"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"
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更新于2024-01-16
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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。
2022-08-03 上传
2021-09-26 上传
2021-08-26 上传
2021-09-27 上传
2021-08-26 上传
2022-11-27 上传
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