"移动互联网平台任务定价优化模型研究"

本文基于聚类分析的双目标优化定价模型是围绕“拍照赚钱”APP展开的研究。该APP是一个基于移动互联网的自助式劳务众包平台，旨在利用大众力量，低成本高效率地完成各种商品检查与信息搜集的任务。本文通过建立数学模型，对这一平台中的任务定价问题进行了深入分析，并提出了最优的任务定价方案。 首先，针对问题一，本文对项目的任务定价规律进行了定性与定量研究。通过利用Matlab的cftool工具箱，绘制出任务的经纬度坐标与定价数据的三维拟合图，观察到任务分布密集的地区任务定价较低的规律。随后，对任务的位置数据进行了空间离散化处理和K-Means分析，将任务分布的区域等划分为若干网格区域，并定义了影响任务定价的四个因子，即网格内任务数量、会员人数、会员平均完成能力和任务与中心点的距离。利用灰色关联矩阵定量分析了这四个影响因子与定价的相关度，并得出结论指标对定价相关性很高，能较好地描述定价规律。最后，通过比较未完成任务与已完成任务的相关度矩阵，得出距离对任务完成的影响是最显著的。 其次，针对问题二，本文将设计新的任务定价方案实际上看作是一个优化问题，以总成本最小化和完成率最大化作为两个优化目标。通过对问题一中任务未完成的原因进行分析，提出了解决该问题的关键措施。在此基础上，结合灰色关联分析和模糊综合评估的方法，建立了双目标优化模型，利用改进的NSGA-II算法对模型进行求解，并得出了最优的任务定价方案。 综上所述，本文的研究成果为“拍照赚钱”APP的任务定价问题提供了创新的解决方案。通过对任务定价规律的定性与定量分析，以及双目标优化模型的建立和求解，本文得出了合理的任务定价方案，为该平台的运营提供了有力的支持。 值得注意的是，本研究虽然取得了一定的成果，但仍然存在一些局限性和不足之处。例如，在对任务定价规律的分析中，可能存在某些因素未被考虑到，导致模型的不完备性；在双目标优化模型的建立和求解过程中，算法的运行效率可能存在一定的提升空间。因此，未来的研究工作可以在这些方面进行进一步的深化和完善，以提高研究的全面性和实用性。同时，也可以考虑从其他角度对“拍照赚钱”APP进行深入的探讨，为该平台的发展提供更多的参考和支持。