加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，其步骤包括：1根据时空特征将任一地理区域划分为一系列连续的时空环境；2设置时间戳和区域面积；3获取时空环境下所有空间众包任务集合；4获取任务集合中未被接单任务，并依次编号；5获取时空环境下所有空间众包工作者集合；6获取工作者集合中未接单工作者，并依次编号；7采用改进的离散萤火虫群优化算法为时空环境下每一个未被接单任务匹配一个未接单工作者，从而使得在时空环境下的任务分配质量得分最优。本发明专利技术能实现空间众包任务分配时空间众包工作者评分总和尽可能高的同时空间众包工作者总旅行成本尽可能小的双目标，从而提高任务分配的效率和分配质量。

Task allocation method of spatial crowdsourcing based on the evaluation elements of spatial crowdsourcing workers

The invention discloses a spatial crowdsourcing task allocation method which includes: 1. Dividing any geographical region into a series of continuous spatiotemporal environments according to spatiotemporal characteristics; 2. Setting time stamps and area areas; 3. Obtaining all spatial crowdsourcing task sets in spatiotemporal environment; 4. Acquiring the unconnected tasks in the task set and numbering them in turn; 5. Obtain all the spatial crowdsourcing workers' sets in the spatiotemporal environment; 6. Obtain the unconnected workers in the workers' sets and number them in turn; 7. Use the improved discrete firefly swarm optimization algorithm to match each unconnected task with one unconnected worker in the spatiotemporal environment, so as to get the best score of task allocation quality in the spatiotemporal environment. The invention can achieve the double objectives of the highest total score of the crowdsourcing authors and the lowest total travel cost of the crowdsourcing workers in the space-time task allocation, so as to improve the efficiency and quality of task allocation.

【技术实现步骤摘要】
加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法
本专利技术涉及一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，属于空间众包任务分配领域。
技术介绍
空间众包的概念是在众包概念的基础上发展而来，众包指的是一个公司或机构把过去由专职员工执行的工作任务，通过公开的web平台，以自愿自由的形式外包给非特定的大众志愿者的做法。而随着移动互联网技术、共享经济模式的快速发展，先进移动设备的广泛使用，一种考虑了时间和空间信息的新的众包形式开始广泛传播，这种新型众包任务通常需要在指定时间到达指定地点才能完成任务，即空间众包。近年来兴起的滴滴出行、美团外卖等软件都是常见的空间众包平台。任务分配作为空间众包中的一个核心的研究问题，主要研究如何将适当的空间任务分配给合适的空间众包工作者。目前，解决空间众包任务分配问题，有研究静态的也有研究动态的，大部分考虑众包任务、众包工作地点、利润、收益等影响，采用k近邻算法、贪婪算法、二分图匹配算法、树分割与深度优先结合等方法。采用这些方法可以快速的选取当前最好的选择，获取最大效益，但是根据实际问题，这些方法通常缺少对全局任务分配的考虑，缺少考虑工作者服务质量对任务分配质量的影响，分配方法的效率和鲁棒性不高。
技术实现思路
本专利技术是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，以期能实现空间众包任务分配时空间众包工作者评分总和尽可能高的同时空间众包工作者总旅行成本尽可能小的双目标，从而提高任务分配的效率和分配质量。<br>本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：本专利技术一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法的特点在于，包括以下步骤：步骤一：根据时空特征将任一地理区域划分为一系列连续的时空环境，任意一个时空环境E是由一个时间戳T和区域面积S组成，即E＝S×T；步骤二：设置时间戳T和区域面积S的具体值；步骤三：获取所述时空环境E下所有M个空间众包任务，并依次编号，从而构成空间任务集合TT＝{TT1,TT2,...,TTm,...,TTM}；TTm表示第m个空间众包任务，1≤m≤M；令第m个空间众包任务TTm包含三个属性，即：其中，表示第m个空间众包任务TTm的地理位置属性，取值为二维地理坐标，表示第m个空间众包任务TTm的发布时间属性，取值为时间点，表示第m个空间众包任务TTm的发布状态属性，取值若为“0”，则表示发布的第m个空间众包任务TTm尚未被接单，取值若为“1”，则表示发布的第m个空间众包任务TTm已被接单；步骤四：获取所述空间任务集合TT中，第m个空间众包任务TTm的发布状态属性的所有任务MM个，并重新依次编号，构成未被接单任务集合NTT＝{NTT1,NTT2,...,NTTmm,...,NTTMM}；NTTmm表示第mm个未被接单任务；并依次将第mm个未被接单任务NTTmm的地理位置属性映射到值为所设定的范围之间的二维坐标，并记为1≤mm≤MM；步骤五：获取所述时空环境E下所有N个空间众包工作者，并依次编号，从而构成空间众包工作者集合WW＝{WW1,WW2,...,WWn,...,WWN}；WWn表示第n个空间众包工作者，1≤n≤N；令第n个空间众包工作者WWn包含三个属性，即其中表示第n个空间众包工作者WWn的地理位置属性，取值为二维坐标，表示第n个空间众包工作者WWn的接单状态属性，处于接单状态，取值若为“0”，则表示第n个空间众包工作者WWn处于未接单状态，取值若为“1”，则表示第n个空间众包工作者WWn处于接单状态，表示第n个空间众包工作者WWn的评分属性；步骤六：获取空间众包工作者集合WW中，任意第n个空间众包工作者WWn接单状态属性的所有工作者NN个，并重新依次编号，构成未接单工作者集合NWW＝{NWW1,NWW2,...,NWWnn,...,NWWNN}；NWWnn表示第nn个未接单工作，并依次将第nn个任务NWWnn的地理位置属性映射到值为所设定的范围之间的二维坐标，并记为1≤nn≤NN；步骤七：采用改进的离散萤火虫群智能优化算法为所述时空环境E下每一个未被接单任务匹配一个未接单工作者，从而使得在所述时空环境E下的任务分配质量得分最优；步骤八：输出当前时空环境E下最优任务分配组合及其得分。本专利技术所述的加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法的特点也在于，所述步骤七是按如下过程进行：7.1初始化萤火虫群智能优化算法的各参数值，包括：最大迭代次数iter_max、每次迭代控制变量t、种群规模大小Nt、荧光素更新率γ、荧光素消失率ρ、初始荧光素l0、初始决策域半径rd、动态决策域更新率β、初始感知半径rs、邻域阈值nt；7.2生成初始解：根据未被接单任务数MM，未接单工作者数NN，且MM＜NN，确定萤火虫维度为MM，并生成Nt个萤火虫的初始位置，即初始解；令每个萤火虫代表一种未被接单任务和未接单工作者之间的任务分配组合，并令xi(t)表示第i个萤火虫在第t次迭代时的一种任务分配组合，且xi(t)＝[xi1(t),xi2(t),...,ximm(t),...,xiMM(t)]，其中，1≤i≤Nt，1≤ximm(t)≤NN，ximm(t)表示第i个萤火虫在第t次迭代时为第mm个未被接单任务NTTmm所匹配的未接单工作者的编号，也称编码；7.3利用式(1)确定目标函数：J(xi(t))＝max(TD)(1)式(1)中，J(xi(t))表示第i个萤火虫在t次迭代所在位置的目标函数值，TD表示任务分配质量总评分，并有：TD＝ri×c1×G-r2×c2×L(2)式(2)中，r1,r2为加权系数，c1,c2为统一量纲常数，且0＜r1,r2＜1，r1+r2＝1；G表示给当前MM个未被接单任务分配MM个未接单工作者时，从NN个未接单工作者中选中的MM个未接单工作者的评分总和，并有：式(3)中，Gmmnn表示给第mm个未被接单空间任务分配的第nn个工作者的评分，并有：式(2)中，L表示给当前MM个未被接单任务分配MM个未接单工作者时，所有选中的未接单工作者与对应的未被接单任务之间消耗的旅行成本之和，并有：式(5)中，Lmmnn表示第mm个未被接单空间众包任务与被选中的第nn个未接单工作者之间的旅行成本，并有：Lmmnn＝abs(xmm-xnn)+abs(ymm-ynn)(6)式(6)中，abs()表示求绝对值；7.4利用式(7)中第i个萤火虫在第t-1次迭代时荧光素li(t-1)，从而更新第i个萤火虫在t次迭代时荧光素li(t)，并将在t次迭代时最优萤火虫位置标记到公告板：li(t)＝(1-ρ)li(t-1)+γJ(xi(t))(7)式(7)中，ρ是荧光素消失率，γ是荧光素更新率，当t＝1时，li(t-1)为初始荧光素l0；7.5利用式(8)得到第i个萤火虫在第t次迭代时寻找的邻居集合Ni(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一：根据时空特征将任一地理区域划分为一系列连续的时空环境，任意一个时空环境E是由一个时间戳T和区域面积S组成，即E＝S×T；/n步骤二：设置时间戳T和区域面积S的具体值；/n步骤三：获取所述时空环境E下所有M个空间众包任务，并依次编号，从而构成空间任务集合TT＝{TT

【技术特征摘要】
1.一种加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：根据时空特征将任一地理区域划分为一系列连续的时空环境，任意一个时空环境E是由一个时间戳T和区域面积S组成，即E＝S×T；
步骤二：设置时间戳T和区域面积S的具体值；
步骤三：获取所述时空环境E下所有M个空间众包任务，并依次编号，从而构成空间任务集合TT＝{TT1,TT2,...,TTm,...,TTM}；TTm表示第m个空间众包任务，1≤m≤M；令第m个空间众包任务TTm包含三个属性，即：其中，表示第m个空间众包任务TTm的地理位置属性，取值为二维地理坐标，表示第m个空间众包任务TTm的发布时间属性，取值为时间点，表示第m个空间众包任务TTm的发布状态属性，取值若为“0”，则表示发布的第m个空间众包任务TTm尚未被接单，取值若为“1”，则表示发布的第m个空间众包任务TTm已被接单；
步骤四：获取所述空间任务集合TT中，第m个空间众包任务TTm的发布状态属性的所有任务MM个，并重新依次编号，构成未被接单任务集合NTT＝{NTT1,NTT2,...,NTTmm,...,NTTMM}；NTTmm表示第mm个未被接单任务；并依次将第mm个未被接单任务NTTmm的地理位置属性映射到值为所设定的范围之间的二维坐标，并记为
步骤五：获取所述时空环境E下所有N个空间众包工作者，并依次编号，从而构成空间众包工作者集合WW＝{WW1,WW2,...,WWn,...,WWN}；WWn表示第n个空间众包工作者，1≤n≤N；令第n个空间众包工作者WWn包含三个属性，即其中表示第n个空间众包工作者WWn的地理位置属性，取值为二维坐标，表示第n个空间众包工作者WWn的接单状态属性，处于接单状态，取值若为“0”，则表示第n个空间众包工作者WWn处于未接单状态，取值若为“1”，则表示第n个空间众包工作者WWn处于接单状态，表示第n个空间众包工作者WWn的评分属性；
步骤六：获取空间众包工作者集合WW中，任意第n个空间众包工作者WWn接单状态属性的所有工作者NN个，并重新依次编号，构成未接单工作者集合NWW＝{NWW1,NWW2,...,NWWnn,...,NWWNN}；NWWnn表示第nn个未接单工作，并依次将第nn个任务NWWnn的地理位置属性映射到值为所设定的范围之间的二维坐标，并记为
步骤七：采用改进的离散萤火虫群智能优化算法为所述时空环境E下每一个未被接单任务匹配一个未接单工作者，从而使得在所述时空环境E下的任务分配质量得分最优；
步骤八：输出当前时空环境E下最优任务分配组合及其得分。


2.根据权利要求1所述的加入空间众包工作者评分要素的空间众包任务分配方法，其特征在于，所述步骤七是按如下过程进行：
7.1初始化萤火虫群智能优化算法的各参数值，包括：最大迭代次数iter_max、每次迭代控制变量t、种群规模大小Nt、荧光素更新率γ、荧光素消失率ρ、初始荧光素l0、初始决策域半径rd、动态决策域更新率β、初始感知半径rs、邻域阈值nt；
7.2生成初始解：
根据未被接单任务数MM，未接单工作者数NN，且MM＜NN，确定萤火虫维度为MM，并生成Nt个萤火虫的初始位置，即初始解；
令每个萤火虫代表一种未被接单任务和未接单工作者之间的任务分配组合，并令xi(t)表示第i个萤火虫在第t次迭代时的一种任务分配组合，且xi(t)＝[xi1(t),xi2(t),...,ximm(t),...,xiMM(t)]，其中，1≤i≤Nt，1≤ximm(t)≤NN，ximm(t)表示第i个萤火虫在第t次迭代时为第mm个未被接单任务NTTmm所匹配的未接单工作者的编号，也称编码；
7.3利用式(1)确定目标函数：
J(xi(t))＝max(TD)(1)
式(1)中，J(xi(t))表示第i个萤火虫在t次迭代所在位置的目标函数值，TD表示任务分配质量总评分，并有：
TD＝ri×c1×G-r2×c2×L(2)
式(2)中，r1,r2为加权系数，c1,c2为统一量纲常数，且0＜r1,r2＜1，r1+r2＝1；G表示给当前MM个未被接单任务分配MM个未接单工作者时，从NN个未接单工作者中选中的MM个未接单工作者的评分总和，并有：



式(3)中，Gmmnn表示给第mm个未...

【专利技术属性】
技术研发人员：冉家敏，刘胜军，朱旭辉，周芳，倪志伟，彭鹏，
申请(专利权)人：合肥城市云数据中心股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽;34