基于工人信誉度和距离的任务分配算法VIP专享

下载后可任意编辑基于工人信誉度和距离的任务分配算法基于工人信誉度和距离的任务分配算法 王从文 摘要：时空众包任务分配问题大多涉及到工人和任务的位置信息，针对工人的信誉度的讨论较少。本文首先对工人信誉度进行定义，针对现有相关讨论存在的问题，提出基于信誉度的任务分配算法，目标为最大化任务完成质量。实验中将本文提出的算法与随机算法进行对比，结果表明本文提出的算法性能优于随机算法。 关键词：时空众包;任务分配;信誉度 Abstract： The problem of space-time crowdsourcing task assignment mostly involves the location information of workers and tasks， and there is little research on the credibility of workers. This paper firstly defines the credibility of the workers ， and proposes a task assignment algorithm based on credibility in view of the existing research problems. The goal is to maximize the quality of task completion. In the experiment， the algorithm proposed in this paper is compared with the random algorithm. The results show that the performance of the algorithm proposed in this paper is superior to the random algorithm. Key words： space-time crowdsourcing;task allocation;credibility 1 讨论背景 众包会产生大量的数据，目标是利用移动设备来收集和共享数据，可以给移动用户分配特定的任务。数据经由各种通讯设备猎取，自行车上的传感器也可以收集数据，如图 1 和图 2 所示。 在众包市场中需求者可在众包网站上发布短期任务，工人通过完成此类任1下载后可任意编辑务进而获得相应的奖励。需求者利用众包工人多样性的特点，将任务分配给具备任务所需技能的工人。在技能未知的情况下，将任务随机分配给可用的工人，通过重复的任务分配来提高任务完成的质量，极大浪费人力、物力和财力。 时空众包领域中，工人大体可分为诚实和不诚实两类（按信誉度高低来确定）。不诚实的工人通过快速给出看似合理的答案，最大化自身利益。然而一些算法并没有考虑不诚实的工人的问题，这样会导致低质量的任务完成结果。其次工人的动态性，不能保证可用工人一定是信誉度高的工人，低技能等级工人会被分配他们无法完成的任务，导致低质量的任务完成结果...