基于聚类分析的双目标优化：任务定价与完成率提升

"2017B题的研究聚焦于基于聚类分析的双目标优化定价模型，该模型应用于"拍照赚钱"APP这一自助式劳务众包平台。该平台的企业可以利用移动互联网高效地完成商品检查和信息搜集任务，并通过合理定价来吸引用户参与。研究的第一部分主要探讨任务定价的规律，通过Matlab的cftool工具对任务的地理位置和定价数据进行三维拟合，发现任务密集区域的定价相对较低。通过对任务位置进行空间离散化并运用K-Means聚类分析，四个关键影响因子被确定：网格内的任务数量、会员人数、会员平均完成能力以及任务与中心点的距离。灰色关联矩阵分析显示这些因素与定价高度相关。 针对问题二，定价方案被视为一个优化问题，目标是同时最小化总成本和最大化完成率。研究引入了吸引度矩阵和会员的信誉值等因素，制定了多准则定价策略，如最大吸引、竞争、信誉优先和时间列准则。通过深度多重搜索算法，找到了一个优化定价方案，相较于原方案，它提高了任务完成率32.25%，减少了总成本5.58%。 问题三则考虑了任务打包的情况，当位置相近的任务合并发布时，模型进行了适应性调整。首先，通过聚类分析将任务分为多个类别，确保每个任务包内的任务位置集中且数量限制在15个以内。然后，重新定义吸引力矩阵和阈值，依据新的打包结果，在满足双目标优化约束的前提下，再次使用深度多重搜索算法求解，最终定价方案下的任务完成率高达90.91%，显示出改进后的模型在成本节省和任务完成率提升方面更为有效。" 这篇论文不仅提供了定价模型的具体实施方法，还展示了如何通过数据分析和优化策略来解决实际应用中的问题，具有很高的实用性和理论价值。对于企业和平台运营者来说，这样的定价策略优化对于提高任务完成效率和降低成本具有重要的参考意义。