基于预测分析的时空众包在线任务分配

摘要：

针对时空众包在线任务分配问题,提出任务范围调节算法DMRA与基于预测分析的在线任务分配算法PAMA.DMRA算法以任务位置为中心,根据工人密度动态调整任务的范围.PAMA算法基于历史统计概率,采用贝叶斯分类器预测下一时间戳的对象分布情况,在此基础上,执行带权二分图最优匹配算法以完成任务分配.实验结果表明,将DMRA算法与PAMA算法相结合,能够提升任务分配的总效用,降低工人的差旅成本,任务分配性能优于贪心算法与随机阈值算法.

关键词：时空众包、在线任务分配、分配总效用、工人差旅成本、贝叶斯分类预测、统计预测

所属期刊栏目：45

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFB1400602;国家自然科学基金61572371,61832014;湖北省技术创新重大专项2018ACA13

在线出版日期：2019-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：67-74