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      任務定價規(guī)律的改進及基于大數(shù)定理的任務仿真算法

      2018-01-10 02:33:44南京郵電大學賈月恬鐘妍梁定康
      中國商論 2018年1期
      關鍵詞:大數(shù)定價會員

      南京郵電大學 賈月恬 鐘妍 梁定康

      任務定價規(guī)律的改進及基于大數(shù)定理的任務仿真算法

      南京郵電大學 賈月恬 鐘妍 梁定康

      本文首先對原方案的指標系數(shù)進行修正,使得項目整體的完成度盡可能大且總花費盡可能小。其次,“因地制宜”,根據(jù)項目聚集的地區(qū)具體分析各個地區(qū)的任務完成情況,建立獎勵機制或適當改變價格。最后運用仿真算法解出結(jié)果與原方案進行比較。

      任務定價 獎勵機制 任務模擬 大數(shù)定理

      1 新定價方案的設計與比較分析

      1.1 新任務定價方案的制定

      將原方案中不足的地方進行修正,并針對不同區(qū)域添加新的機制使得項目整體完成度最大且總花費最小。

      針對原定價方案的不足,計算會員密度與任務價格之間的最優(yōu)系數(shù),削弱原方案定價中隨機干擾項的影響。公式如下:

      1.2 對于廣州區(qū)域:添加郊區(qū)任務獎勵機制

      對于廣州區(qū)域,郊區(qū)的任務價格普遍低于市區(qū),因此會員不會選擇郊區(qū)的任務,故對郊區(qū)的任務添加獎勵機制。

      1.2.1 郊區(qū)的定量

      對所有任務的周邊會員密度進行排序,取后30%定義為郊區(qū)任務:

      1.2.2 獎勵價格 的計算

      根據(jù)某個會員與該郊區(qū)任務的距離確定獎勵價格:

      其中:代表每單位距離獎勵的價格;為會員與任務之間的距離。

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      于是,不同會員的任務的定價為:

      1.3 對于莞深地區(qū):提高市區(qū)內(nèi)任務價格

      對于 東莞、深圳地區(qū),市內(nèi)任務定價低,郊區(qū)定價高,使得市內(nèi)未完成任務多于郊區(qū)。

      1.3.1 篩選價格需要提高的任務

      對會員密度大、價格低的任務進行提價,由此篩選需要提高價格的任務,公式如下:

      任務價格的提高幅度計算公式如下:

      1.4 新的任務定價模型

      根據(jù)以上三條得到新的任務定價模型:

      2 基于大數(shù)定理的任務選擇仿真算法

      2.1 系統(tǒng)配額分配

      根據(jù)每個用戶的預定限額在總限額的占比分配總?cè)蝿諗?shù),并用高斯函數(shù)取整,得到每人至少得到的配額

      2.2 主觀偏好程度

      每個人根據(jù)任務的定價、難度以及任務地點與自己的距離,往往會對所有的任務有一個主觀偏好的評價,這里引入主觀偏好表示第 名會員對于第件任務的偏好度,且在配額允許的情況下,會員會選擇偏好度大的任務。

      2.3 任務選擇

      用戶在選擇任務時,首先會根據(jù)其對任務的主觀偏好程度在內(nèi)心對所有任務有一個渴望度排序,越偏愛的任務排在越前面。其次,根據(jù)大數(shù)定理[1]劃定在渴望度排序中能選擇的任務范圍。最后開始選擇任務,直到達到最大配額或超出能選擇的任務范圍。

      3 結(jié)果分析及與原方案的比較

      根據(jù)以上得到新方案的定價模型與仿真算法,得到新方案下各任務的定價,將新方案的定價代入仿真模型中,得到結(jié)果。并與原方案進行比較得以下結(jié)論。

      第一,一個任務單人接與多人接兩種模式下,原方案的任務總價與完成率相同,其原因在于以上兩組值均是從附表中的數(shù)值所得。第二,兩種模式下,未加獎勵機制的方案的效果相同。這是因為在修正系數(shù) 以后,僅造成定價函數(shù)的改變,而沒有涉及會員選擇任務的分配問題,因此兩組值相同。第三,兩種模式的新方案中,一個任務單人接的模式相較于多人接的模式,其任務總價要低,主要原因在于,當實行多人接任務的機制時,由于存在獎勵機制導致那些有獎勵機制的任務由于價格高而受到很多會員的青睞,而一人接任務的機制下,雖然很多會員會想選擇價格更高的任務,但是當任務被選走后,其他會員只能選擇價格略低的任務。因此多人接任務模式下任務總價會更高。

      [1] 包建華.大數(shù)定理——隨機經(jīng)濟現(xiàn)象統(tǒng)計分析的方法論基礎[J].合肥聯(lián)合大學學報,1999(4).

      [2] 芮蘭蘭,張攀,黃秋豪,邱雪松.一種面向眾包的基于信譽值的激勵機制[J].電子與信息學報,2016(7).

      F204

      A

      2096-0298(2018)01(a)-163-02

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