[发明专利]一种众包环境下复杂任务分配方法在审

专利信息
申请号: 201710200046.1 申请日: 2017-03-24
公开(公告)号: CN107103408A 公开(公告)日: 2017-08-29
发明(设计)人: 秦海燕;章永龙;李斌 申请(专利权)人: 扬州大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06
代理公司: 南京中新达专利代理有限公司32226 代理人: 孙鸥,朱杰
地址: 225009 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 环境 复杂 任务 分配 方法
【权利要求书】:

1.一种众包环境下复杂任务分配方法,其特征在于步骤如下:

(1)任务请求者提交任务完成所需的特定技能,以及完成这些技能的报价;

(2)工人提交拥有的技能以及每个技能的要价;

(3)众包平台作为拍卖者负责整个分配过程的运作,主要包括筛选参与者、决策阶段和更新质量三个阶段的工作。

2.根据权利要求1所述的一种众包环境下复杂任务分配方法,其特征在于所述筛选参与者用于确定现阶段在线的参与者,在线的参与者包括上一阶段未被分配仍然在线的参与者,以及在这个时间槽新到的参与者。

3.根据权利要求1所述的一种众包环境下复杂任务分配方法,其特征在于所述决策阶段包括如下步骤:

步骤1:对在线的任务请求者,综合考虑任务的紧急程度和质量情况进行排序。紧急程度越高、质量越高的任务请求者享有越高的分配优先权;

步骤2:根据任务请求者的分配优先权依次遍历任务请求者进行分配;对于任务请求者ri,Ai存储对ri有技能贡献的工人,aj为在Ai中单位技能单位质量拥有最小成本的工人;迭代选择aj,直到Ai为空,或者ri的技能被完全覆盖;迭代完成时,若ri的技能被完全覆盖,ri被成功分配到某个团队;否则,任务请求者ri为输者;

步骤3:对于每个候选组员aj,迭代计算临界价格,即如果aj报价高于临界价格,aj就不能成功地被分配,临界价格为Ai剩余工人中单位技能单位质量拥有的最大成本。

4.根据权利要求1所述的一种众包环境下复杂任务分配方法,其特征在于所述更新质量阶段主要是应用学习算法来实现。

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