移动互联网众包平台任务定价策略：双目标优化与聚类分析

"“基于聚类分析的双目标优化定价模型1.PDF” 本文主要探讨了在“拍照赚钱”APP中，如何通过建立数学模型解决任务定价的问题，旨在提高任务完成率并降低成本。在这个过程中，作者运用了数据分析和优化算法，特别是Matlab软件，来构建和求解模型。 首先，针对任务定价的规律，文章通过Matlab的cftool工具箱进行了三维拟合图的绘制，发现任务分布密集地区的定价相对较低。进一步地，通过空间离散化和K-Means聚类分析，将任务分布区域划分为网格，并定义了四个影响定价的因子：网格内任务数量、会员人数、会员平均完成能力和任务与中心点的距离。灰色关联矩阵分析显示这四个因子与定价高度相关，为定价策略提供了理论依据。 接着，针对任务定价优化问题，文章提出了以总成本最小化和完成率最大化为双目标的优化模型。引入吸引度矩阵和会员的信誉值、预定开始时间及预定配额等因素，设置了不同分配准则，如最大吸引准则、竞争准则、信誉优先分配准则和时间序列准则。通过Matlab的深度多重搜索算法找到最优定价策略，结果显示新方案的完成率提升了32.25%，总成本降低了5.58%。 最后，当部分任务需要打包发布时，文章采用聚类分析对任务进行分类，将任务分成了150个类别，进一步通过二次嵌套聚类分析得到任务打包方案。在此基础上，调整吸引力矩阵，重新计算每个任务的阈值，并再次应用深度多重搜索算法，得到了新的最优定价方案，任务完成率提高到了0.9091%，相比之前，总成本有了更大幅度的节省。 总结来说，本文通过聚类分析、数学建模和Matlab软件，对“拍照赚钱”APP的任务定价进行了深入研究，提出了一套既能降低企业成本又能提高任务完成率的双目标优化定价模型。这种精细化管理和科学化的定价策略对于类似众包平台具有很高的参考价值和实践意义。"