"基于聚类分析的双目标优化定价模型：针对移动互联网劳务平台的任务定价方案"

基于聚类分析的双目标优化定价模型研究了“拍照赚钱”APP中的任务定价问题。该APP是一个基于移动互联网的自助式劳务众包平台，允许企业利用大众力量以低成本、高效率地完成商品检查和信息搜集任务。 文章首先介绍了“拍照赚钱”APP的背景和重要性，并指出通过数学模型来解决任务定价问题的必要性。在问题一中，研究人员对任务定价规律进行了定性和定量分析。为此，他们使用Matlab的cftool工具箱绘制了任务的经纬度坐标和定价数据的三维拟合图。结果显示，任务分布密集的地区任务定价较低。接着，研究人员对任务的位置数据进行了空间离散化处理和K-Means分析，将任务分布区域等划分为网格区域。他们进一步定义了四个影响任务定价的因素，包括网格内任务数量、会员人数、会员平均完成能力和任务与中心点的距离。通过灰色关联矩阵分析，研究人员发现这些因素与定价的相关度分别为0.9710、0.9671、0.9633和0.9390，表明所定义的指标对定价规律具有较高的相关性。最后，通过比较未完成任务和已完成任务的相关度矩阵，研究人员得出距离对任务完成的影响最为显著。 在问题二中，研究人员设计了一个新的任务定价方案，该方案实际上可以看作是一个优化问题，目标是最小化总成本，并最大化任务完成率。为了解决这一问题，研究人员提出了一个基于聚类分析的双目标优化模型。他们通过对任务定价方案进行灰色关联分析和粒子群算法优化，得到了最佳的任务定价方案。实验结果表明，这个新的任务定价方案在降低总成本的同时，能够提高任务的完成率。 综上所述，本文基于聚类分析的双目标优化定价模型研究了“拍照赚钱”APP中的任务定价问题。通过定性和定量分析，研究人员发现任务定价与任务分布密度、会员数量、会员平均完成能力以及任务与中心点的距离密切相关。另外，他们提出了一个新的优化任务定价方案，通过灰色关联分析和粒子群算法优化，实现了最小化总成本和最大化任务完成率的目标。这些研究结果为“拍照赚钱”APP的任务定价提供了重要的参考和指导，有助于企业利用大众力量以低成本、高效率地完成各种商品检查和信息搜集任务。