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    基于眾包模式的“拍照賺錢”任務(wù)定價(jià)方案研究

    2018-05-14 19:43:57姚雪王首政孫大亮
    今日財(cái)富 2018年2期
    關(guān)鍵詞:信譽(yù)度信譽(yù)約束條件

    姚雪?王首政?孫大亮

    隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和普及,像“拍照賺錢”這樣的基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的自助式勞務(wù)眾包平臺(tái),已越來越多。本文考慮任務(wù)打包對(duì)定價(jià)的影響,利用聚類分析篩選可打包任務(wù),并結(jié)合該區(qū)域的會(huì)員數(shù)量及位置、任務(wù)位置、高程信息等多種因素綜合分析,建立相應(yīng)約束條件,以任務(wù)完成率為目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,然后通過上述模型求解,得到優(yōu)化后的定價(jià)模型。

    一、問題重述

    “拍照賺錢”是在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)下環(huán)境下,顧客通過APP領(lǐng)取并執(zhí)行任務(wù)從而獲得任務(wù)所標(biāo)定的酬金,是一種基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的自助式勞務(wù)眾包平臺(tái)。APP中的任務(wù)定價(jià)是平臺(tái)運(yùn)行的核心要素,定價(jià)的合理程度直接決定商品檢查的成功與否。實(shí)際情況下,多個(gè)任務(wù)可能因?yàn)槲恢帽容^集中,導(dǎo)致用戶爭相選擇,考慮將這些任務(wù)聯(lián)合在一起打包發(fā)布。請(qǐng)建立合理定價(jià)方案的數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行一定的優(yōu)化,用以分析和研究企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

    二、問題分析

    這是一個(gè)以任務(wù)完成度為目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題,通過解決打多少包、打多大包的問題,實(shí)現(xiàn)任務(wù)完成度最高化,此過程要結(jié)合該區(qū)域的會(huì)員數(shù)量及位置、任務(wù)位置、高程信息等多種因素綜合分析。實(shí)際情況是會(huì)員數(shù)量多而任務(wù)數(shù)量少,一種思想是要提高任務(wù)完成度,就要挑選信譽(yù)度高的會(huì)員來做任務(wù)??紤]根據(jù)信譽(yù)度篩選一定數(shù)量的優(yōu)質(zhì)會(huì)員,再從所篩選出的會(huì)員中選取一定比例的極優(yōu)質(zhì)會(huì)員予以分配打包任務(wù)。認(rèn)為打包任務(wù)的數(shù)量與極優(yōu)質(zhì)會(huì)員的數(shù)量相同,以此任務(wù)數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)任務(wù)進(jìn)行打包從而確定包內(nèi)任務(wù)數(shù)。最后建立以任務(wù)包裹數(shù)、任務(wù)大小、區(qū)域內(nèi)會(huì)員數(shù)量、位置信息、信譽(yù)度、高程信息等為約束條件,以任務(wù)完成率為目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,用MATLAB求解得到優(yōu)化后的定價(jià)模型。

    三、問題假設(shè)

    (一)假設(shè)會(huì)員位置到任務(wù)點(diǎn)位置的距離為直線距離;

    (二)假設(shè)會(huì)員一旦接到任務(wù)就一定能夠完成;

    (三)假設(shè)一個(gè)任務(wù)只能由一個(gè)會(huì)員完成,而一個(gè)會(huì)員可能接多個(gè)任務(wù),而對(duì)于打包的任務(wù)只能接一個(gè);

    (四)假設(shè)信譽(yù)度越高的會(huì)員越早可以挑選任務(wù)。

    四、模型建立

    (一)建立聚類分區(qū)模型

    由于各區(qū)域任務(wù)及高信譽(yù)會(huì)員的分布情況不同,所以要綜合考慮需求任務(wù)分布和高信譽(yù)會(huì)員的分布。對(duì)于任務(wù)的分布,按其經(jīng)緯度地理位置及分布密集程度進(jìn)行聚類分析;對(duì)于會(huì)員的分布,按比例 篩選出一定數(shù)目的高信譽(yù)會(huì)員,研究其分布規(guī)律;當(dāng)任務(wù)分布較為集中的區(qū)域附件有高信譽(yù)會(huì)員時(shí),考慮將這些任務(wù)打包。

    根據(jù)任務(wù)密集程度在任務(wù)分布較為集中的地方進(jìn)行統(tǒng)計(jì),運(yùn)用K-Means 算法迭代更新的思想進(jìn)行聚類。

    聚類過程如下:

    在所有點(diǎn)中隨機(jī)選取了k個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心,該位置坐標(biāo)為,剩余其它點(diǎn)的位置坐標(biāo)

    通過計(jì)算其它點(diǎn)與這些聚類中心點(diǎn)的歐氏距離:

    以此作為地域相似性的評(píng)價(jià)指標(biāo),即認(rèn)為兩個(gè)點(diǎn)的距離越近,相似度越大,可分為同一個(gè)區(qū)。將其它點(diǎn)分配給距離最近的聚類中心點(diǎn)所在的類別。然后對(duì)劃分好后的聚類重新進(jìn)行上述步驟,這一過程不斷重復(fù)直到新的聚類中心與原聚類中心相等或距離函數(shù)開始收斂,分區(qū)結(jié)束。

    (二) 優(yōu)質(zhì)會(huì)員的篩選

    假設(shè)總?cè)蝿?wù)數(shù)為n,被打包的任務(wù)數(shù)為,打包包裹為,第一次和第二次篩選占比分別為,那么:

    打包后可以搶到任務(wù)的會(huì)員數(shù)為:

    其中搶到打包任務(wù)的會(huì)員數(shù)為:

    (三)目標(biāo)規(guī)劃模型的建立與求解

    1.模型的建立與求解。對(duì)任務(wù)進(jìn)行打包的目的,從工作者的角度來說是提高會(huì)員執(zhí)行任務(wù)的效率,并且使會(huì)員所獲得的利益最大化。從任務(wù)發(fā)布者的角度來說,通過對(duì)打包后的任務(wù)進(jìn)行一定量的降價(jià)進(jìn)而來補(bǔ)貼偏遠(yuǎn)任務(wù)點(diǎn)的定價(jià),在保證成本盡可能低的前提下提高任務(wù)的完成率,這是任務(wù)發(fā)布者的最終目的,也是前面問題中做合理定價(jià)的最終目的。

    以提高完成度為最終目的,我們建立以任務(wù)完成度為目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)規(guī)劃模型。目標(biāo)函數(shù)為:

    約束條件一:任務(wù)打包情況

    約束條件二:任務(wù)定價(jià)成本——打包后定價(jià)成本應(yīng)與打包前定價(jià)成本相等。

    約束條件三:信譽(yù)度——信譽(yù)度大于一定標(biāo)準(zhǔn)的會(huì)員才有機(jī)會(huì)搶到任務(wù)包或者任務(wù)。從而得到以下約束條件:

    其中mg為任務(wù)打包的數(shù)量,mv為沒有打包的任務(wù)數(shù)量,m為總的任務(wù)總量,m0i為第 個(gè)會(huì)員的任務(wù)限額,ni為任一包中的任務(wù)數(shù)量;a0為理想的標(biāo)準(zhǔn)信譽(yù)度,其數(shù)值可以經(jīng)過對(duì)所有會(huì)員信譽(yù)度分析得到;sa為信譽(yù)值大于理想信譽(yù)度的會(huì)員數(shù),w為任務(wù)打包的數(shù)量與會(huì)員人數(shù)的匹配系數(shù)。

    該模型是在打包前后所有任務(wù)的定價(jià)相同即成本一定的條件下建立的,實(shí)際在考慮打包數(shù)量的同時(shí)應(yīng)該考慮數(shù)量增多對(duì)低信譽(yù)值會(huì)員的影響。其低信譽(yù)度會(huì)員的人數(shù)sl與任務(wù)的打包數(shù)成反比,用如下關(guān)系式表示:

    為影響系數(shù)。說明在任務(wù)打包數(shù)量多的情況下會(huì)影響到低信譽(yù)值會(huì)員參與人數(shù),進(jìn)而影響到該軟件在更廣泛人群中的推廣。

    根據(jù)方程及相關(guān)約束條件,可利用MATLAB求解得調(diào)整價(jià)格的結(jié)果,計(jì)算結(jié)果顯示組內(nèi)任務(wù)完成度較初始方案有顯著提高,說明所制定的新方案具有較好的實(shí)施效果。(作者單位為山東理工大學(xué))

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