文档介绍：基于任务吸引度的众包平台定价方案优化摘要本文对自助式劳务平台的运营模式及运营效果进行了分析,建立多目标规划模型对定价方案进行了优化,并加入任务打包情况对此方案进行了修改,最终应用在新项目的任务定价中。对问题一,该项目任务点分布于四个不同城市。在分析定价规律时,考虑数据的宏观分布情况,分别以各任务点与市中心距离、各任务点处会员分布密度为回归变量,以定价为响应变量,通过回归分析研究变量间的定量关系,确定回归系数后,以会员分布密度与定价的回归方程作为定价规律判定。回归方程表明:定价在宏观上与会员分布密度呈反比例函数关系。其次,在分析任务未完成原因时,分别定义任务的距离吸引度、标价吸引度来量化距离、标价对任务完成情况的影响,将任务未完成原因归结为四方面:标价吸引度低、距离吸引度低、会员分布密度低、其它因素。对问题二,将设计定价方案的过程视为定价方与任务完成方进行博弈的过程,在博弈论的视角下对众包任务定价方案进行了设计。首先定义了定价基准值的概念,来量化任务本身的价值。根据问题一的分析结果,任务未完成原因主要是距离吸引度、标价吸引度过低,因此在定价时,从权衡各任务点距离吸引度、标价吸引度入手,分析了任务完成过程中个体的行为规律。针对任务完成方,分析了会员预定各任务的概率;针对定价方,分析了任务被预定概率、任务被完成概率,其中任务被完成概率与由会员信誉值决定的概率修正因子有关。以任务被完成概率、定价为目标,建立了无约束多目标规划模型,利用遗传算法确定了每个任务的最优定价。最后,比较了所设计方案与原方案下任务完成比例和任务标价,很好地表现出了新方案优化效果。其中新方案的任务完成率为:,标价总额为:。对问题三,要求修改问题二中定价模型,从而导出适用于含任务包的任务定价方案。任务打包后,对定价方案造成的影响主要是:任务包中任务个数与会员预定限额之间的矛盾。首先,在考虑会员预定限额的基础上,确定了任务包的基准价、标价吸引度及距离吸引度。受到物流配送区域划分方法的启发,建立了基于点密度的任务聚类模型对任务进行打包处理。进而类比问题二,建立了含任务包的目标规划模型,确定最优定价,并得出此定价下的任务完成概率。与问题二中任务完成率、标价总额进行对比,结果表明,将任务打包后任务完成率提高。其中打包后的任务完成率为:,标价总额为:。对问题四,针对新项目任务分布高度集中的特点,需要结合实际,对任务包内任务个数进行限制。基于任务个数上限,对问题三打包方案进行了改进,运用改进后的打包方案对任务打包后,通过建立含任务包的目标规划定价模型,确定了每项任务的定价。结果分析表明,在此方案下任务完成率为:。最后,加入任务开始预定时间指标,对众包任务的下发、预定、完成过程进行仿真分析,作为模型的改进。关键词:会员分布密度回归分析吸引度目标规划任务聚类1一、,它通过整合计算机和互联网上未知的大众来完成计算机单独难以完成的任务。如今,这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台层出不穷,为企业提供各种商业检查和信息搜集,例如:阿里众包、猪八戒等。此种调查方式相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调查的周期。“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式劳动众包平台之一。用户通过下载APP,注册成为会员,然后从APP上领取需要拍照的任务(比如上超市去检查某种商品的上架情况),赚取APP对任务所标定的酬金。因此APP成为该平台运行的核心,而APP中的任务定价又是其核心要素。如果定价不合理,有的任务就会无人问津,导致商品检查的失败。,包含了每个任务的位置、定价和完成情况(“1”表示完成,“0”表示未完成);附件二给出会员信息数据,包含了每个会员的位置、信誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额,原则上会员信誉越高,越优先开始挑选任务,其配额也就越大;附件三给出一个新的检查项目的任务位置信息。(1)研究附件一中项目的任务定价规律,分析部分任务未完成的原因。(2)为附件一中的项目设计新的任务定价方案,并和原方案进行比较。(3)在实际情况下,多个任务因为位置比较集中,导致用户会争相选择,现考虑将这些任务结合在一起打包发布,应如何修改问题二中的定价模型,并分析对最终的任务完成情况的影响。(4)针对附件三中的新项目的任务位置信息设计任务定价方案,并评价该方案的实施效果。二、,分析部分任务未完成的原因,其次针对部分任务未完成的原因,重新设计任务的定价方案,再次在问题二的基础上考