众包环境下的任务分配技术研究
本文关键词:众包环境下的任务分配技术研究
更多相关文章: 众包 定价机制设计 任务分配 多臂赌博机 贪婪算法
【摘要】:近年来,随着互联网与经济全球化的迅速发展,越来越多的人、公司、组织、机构开始在互联网上寻求解决问题的途径,逐渐的形成了一种新型的商业模式,叫做众包。众包能够经济且更有效地解决机器单独难以解决,需要大众支撑的简单任务。自从2009年开始,众包得到了各个领域的广泛关注,已经逐渐成为一个新的研究热点。而任务分配是众包领域的一个研究关键问题,本文主要对众包环境中的任务分配问题做了如下研究:(1)研究了未知专家众包环境中的任务分配问题。在此环境下,工作者的成本和完成工作的质量是多样化的,可能因为各种因素发生变化。假设工作者接收任务之前要提交完成任务所需的成本,工作者完成任务的质量对于任务发布者是未知的并且任务发布者有预算限制。由此,需要使用学习的方法对工作者的质量进行学习,然后根据反馈回来的结果进行任务分配。由于专家众包模型和多臂赌博机的问题模型一一对应,本文采用解决多臂赌博机的方法,分两个步骤处理。首先拿出预算的一部分对部分工作者的工作质量进行评估,然后根据得到的结果模拟函数,进一步估算得到剩余工作者完成任务的质量。再根据单位成本得到的质量对工作者进行排序,采用贪婪算法进行任务分配以期达到最大化任务发布者收益的目的。(2)结合实际情况,在对任务进行定价的前提下,进行任务分配。在考虑预算的情况下,结合黄金标准测试方法和定价机制设计,进行了任务分配问题的研究。假设工作者接收任务之前要提交完成任务所需的成本以及希望完成的任务数量。首先,发布一些已知答案的任务给工作者,根据他们提交的任务结果,估计出每个工作者的工作质量。其次,根据每个工作者提交的成本和希望任务数量,对任务进行定价。最后,根据质量进行降序排序,采用贪婪算法进行任务分配。结合实际情况得知,此模型适用于那些任务质量容易测量的简单任务,比如判断一幅图包不包含一张脸,多项选择任务以及错字修改任务等。(3)简要分析了众包平台的主要组成部分,同时介绍了这些组成部分的功能模块。进而基于本文所提及的算法,采用C#语言初步实现了任务分配的功能,搭建了一个众包平台,实现了任务发布者和工作者基本的功能模块。此平台能够根据任务发布者选择的算法进行任务分配。
【关键词】:众包 定价机制设计 任务分配 多臂赌博机 贪婪算法
【学位授予单位】:扬州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F272;TP393.09
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-9
- 第一章 绪论9-24
- 1.1 研究的背景与意义9-14
- 1.2 众包的主要研究内容14-18
- 1.2.1 任务设计15-17
- 1.2.2 众包平台设计17-18
- 1.2.3 工作质量18
- 1.3 国内外研究现状及趋势18-22
- 1.4 本文研究内容22
- 1.5 论文组织结构22-23
- 1.6 本章小结23-24
- 第二章 基于多臂赌博机(MAB)的任务分配24-39
- 2.1 基础理论24-27
- 2.1.1 多臂赌博机24-25
- 2.1.2 机器学习25-27
- 2.2 问题描述及建模27-29
- 2.2.1 问题描述27
- 2.2.2 问题建模27-29
- 2.3 Boundedε-first algorithm算法的改进29-31
- 2.3.1 统一探索阶段29-30
- 2.3.2 基于有界背包问题的利用阶段30-31
- 2.4 算法伪码31-32
- 2.4.1 探索阶段31-32
- 2.4.2 利用阶段32
- 2.5 实验分析32-38
- 2.6 本章小结38-39
- 第三章 基于定价机制的任务分配39-47
- 3.1 基础理论39-42
- 3.2 问题描述及建模42-43
- 3.2.1 问题描述42
- 3.2.2 问题建模42-43
- 3.3 定价机制设计43-44
- 3.4 算法设计44
- 3.5 算法伪码44-45
- 3.6 实验分析45-46
- 3.7 本章小结46-47
- 第四章 系统原型设计与实现47-56
- 4.1 系统需求分析47-50
- 4.2 系统原型概要设计50-52
- 4.3 系统原型实现及界面52-55
- 4.3.1 任务搜索流程52-53
- 4.3.2 系统原型界面53-55
- 4.4 本章小结55-56
- 第五章 总结与展望56-58
- 5.1 总结56
- 5.2 未来工作56-58
- 参考文献58-63
- 致谢63-65
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,本文编号:622167
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