一种基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法技术

群体计算中对人件资源的激励机制往往针对于如何从外在激励用户积极参与群体计算系统中的任务，群体计算中的激励机制在群体计算中是一个关键问题，且在公共设施巡检、交通物流等方面都有很重要的应用价值。本发明专利技术在基于传统经济学的激励机制的基础上，纳入人的心理因素，并使用行为经济学将用户心理与金钱有机结合，提出了一种基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法，目标以用更少的金钱获得更强的激励效果。该方法不仅利用损失厌恶建立了一种激励机制，对基于传统经济学的参与行为进行改进，弥补传统经济学中关于人的理性，自我利益的基本假设的不足，且应用到城市公共共设施巡检中，节省了人力物力，提高巡检效率。提高巡检效率。提高巡检效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法


[0001]本专利技术属于群体计算领域，具体地提出了一种面向城市公共设施巡检的基于损失厌恶的激励机制，该方法可以在城市公共设施巡检中激励用户参与任务，同时考虑的人的外部因素(金钱)和内部因素(心理)，并保证了预算有限。

技术介绍

[0002]在传统的城市公共设施巡检流程中，主要包括城市管理者定期派维修人员查看城市中的某些公共设施，如果有损坏则进行维修，但如果没有损坏则浪费了人力物力。同时城市中的公共设施并不会频繁损坏，损坏也为不定期损坏，城市管理者并不能长期不巡检，也不能频繁巡检，而群体计算则将人纳入计算模式中，作为可调度的资源类型之一。因此可以由城市管理者发布巡检任务，利用城市中无处不在的公民代替维修人员进行巡检，将巡检结果上报给城市管理者，再由城市管理者判断是否需要维修，进而决定是否派维修人员进行维修。因为任务有执行人数、任务完成时间和任务结果质量的要求，因此需要尽可能的吸引公民参与巡检任务并高质量完成任务。
[0003]在群体计算系统中主要有两类用户，任务发布者和任务执行者，任务发布者在系统中发布任务，任务执行者选择合适的任务执行并提交任务结果。每项任务都包含诸多约束限制，如目标、时间、地点、预算等，然而由于任务的复杂性，很难有一个独特的激励机制来支持各种任务，目前针对人件资源的激励方式主要为金钱式激励，金钱式激励机制根据效用最大化目标的不同又可分为以用户为中心的激励机制和以平台为中心的激励机制，这是基于传统经济学的期望函数理论，然而，经济学本身的发展逐渐修正了这一理论。行为经济学表明，个人决策必须考虑心理因素的影响。当涉及心理相关参数时，传统的期望效用函数不再完全合理。而损失厌恶则是行为经济学前景理论的一个重要分支，即损失带来的负效应远远大于同等收益带来的正效应，因此对于人件资源而言，相较于收益更倾向于防止可能的损失，同时可以利用损失扩大对用户的激励效应。
[0004]我们利用外部因素(金钱)与内部因素(心理)对公民进行激励，激励金预算由城市管理者进行决定，以此来弥补公民完成任务的付出开销，同时使用户获利。但任务执行结果质量并不确定，因此最终的激励应根据每个公民提交的任务结果质量进行发放，由此判断公民的有效付出开销。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提出了一种基于损失厌恶的激励模型，并基于该模型提出了一种面向城市公共设施巡检的激励机制，通过该机制能够鼓励和刺激参与者参与到感知任务当中，并提供高质可靠的感知数据。
[0006]本专利技术的基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法，包括如下步骤：
[0007]阶段一：任务发布阶段。任务发布者在平台中发布任务，指定任务地点、截止日期等，并指定任务所需人数和总奖励金，然后用户在平台中选择自己想参与的任务并接受，对
于没有参与任务的用户则认为其在本轮中休眠。
[0008]阶段二：预分配阶段。当任务所需任务发布完成后，平台中的用户有选择的接受任务，此时用户的心理阈值即是用户如何决策的标准，在传统经济学中认为报酬满足用户心理阈值时，用户选择参与任务，否则不参与。而当执行任务的人数不满足任务需求时，由系统寻找用户参与，并通知其参与的补偿报酬，此时在行为经济学中尽管报酬无法满足用户心理阈值，但损失此次补偿奖励带来的影响超过用户心理阈值时用户仍会选择参与任务防止此次不参与任务的损失。
[0009]阶段三：分配阶段。当用户执行完任务后，根据结果质量进行分配报酬，由于对于不同任务用户能力是相对的，因此我们在任务执行结束后对用户完成结果质量进行归一化处理，通过使用损失厌恶理念，用更少的报酬支付成本，将最终的激励效应在用户心理层面进行放大，同时在用户奖励池中积累一部分。
[0010]阶段四：额外报酬发放阶段。对于长期参与用户给与长期额外报酬，对于系统寻找的用户给予弥补额外报酬。
[0011]优选的，将任务定义为，提取其关键属性为任务所需人数和给予每个用户的预算，定义为<，>，在任务发布后，由在系统中的用户进行争抢，系统中的用户集合定义为U，用户定义为，由于争抢具有随机性，因此在用户寻找任务时对用户进行随机排序，对排序后的用户分别对任务进行匹配，当任务报酬满足用户心理阈值时则匹配成功，用户心理阈值定义为，匹配成功后则对下一个用户进行匹配，直至当前任务执行人数达到任务需要人数，匹配下一个任务，直到任务遍历结束。剩余未参与的用户认为在此轮任务中休眠。
[0012]优选的，当系统达到稳定，即参与任务的人数没有变化，此时对于剩余未达到任务需要人数的任务，由系统随机寻找系统中潜在的用户，通知其参与任务的额外补偿奖励，额外补偿奖励为从用户个人奖池中提取的一部分，定义为，用户不参与此次任务则失去了获得额外奖励的机会，如果此次损失带来的影响大于用户可接受的心理阈值，此时用户为了避免损失而继续选择参与任务。同样的模拟系统随即寻找，对未参与任务的用户集随机排序，之后进行轮询。
[0013]优选的，当任务被用户接受之后，在用户的个人奖池中预分配报酬，用户为了避免失去而认真工作，以此来激励用户认真完成任务。
[0014]优选的，当用户执行任务完毕后，根据用户提交的任务结果质量发放报酬，如果用户收到的大于用户的心理阈值，将超出部分存入用户个人奖池，如果小于用户的心理阈值，此时报酬不满足用户预期激励效果，此时需要扩大有限的报酬带来的激励效果，利用损失厌恶的概念，将部分报酬存入用户个人奖池，用户如果退出系统则会失去奖池中的报酬，由于相同的损失和收益，损失所带来的影响要大于收益带来的影响，因此将这种用户视为潜在退出用户，将个人奖池中的报酬视为用户的损失，以此扩大本轮对用户的激励效果。
[0015]优选的，在用户长期高质量参与任务时给与用户额外报酬，而判断用户是否长期高质量参与则由用户个人奖池的报酬是否超过用户个人奖池阈值进行判断，因为当用户高质量长期参与时，用户在用户个人奖池中存入的报酬将逐渐增加，同时，将用户个人奖池阈值定义为。
[0016]本专利技术的有益效果为：
[0017]与现有技术相比，本专利技术的有益效果如下：
[0018]1)利用损失厌恶建立了一种激励机制，对基于传统经济学的参与行为进行改进，弥补传统经济学中关于人的理性，自我利益的基本假设的不足。
[0019]2)将收益效应和损失效应映射为激励效应，提出了一种基于损失厌恶的支付算法。
[0020]3)将其嵌入城市公共设施巡检系统中，作为用户选择，支付策略的支撑，节省了大量的人力、物理资源。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法流程图
具体实施方式
[0022]以下结合附图1和具体实例具体介绍本专利技术。
[0023]第一阶段：由于城市公共设施巡检中公交站台巡检任务可能需要多个角度照片数据来丰富结果，也可能仅需要一个精确角度照片数据，因此每个任务t
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需要的人数num
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法，其特征是按照如下步骤进行：阶段一：任务发布阶段。任务发布者在平台中发布任务，指定任务地点、截止日期等，并指定任务所需人数和总奖励金，然后用户在平台中选择自己想参与的任务并接受，对于没有参与任务的用户则认为其在本轮中休眠。阶段二：预分配阶段。当任务所需任务发布完成后，平台中的用户有选择的接受任务，此时用户的心理阈值即是用户如何决策的标准，在传统经济学中认为报酬满足用户心理阈值时，用户选择参与任务，否则不参与。而当执行任务的人数不满足任务需求时，由系统寻找用户参与，并通知其参与的补偿报酬，此时在行为经济学中尽管报酬无法满足用户心理阈值，但损失此次补偿奖励带来的影响超过用户心理阈值时用户仍会选择参与任务防止此次不参与任务的损失。阶段三：分配阶段。当用户执行完任务后，根据结果质量进行分配报酬，由于对于不同任务用户能力是相对的，因此我们在任务执行结束后对用户完成结果质量进行归一化处理，通过使用损失厌恶理念，用更少的报酬支付成本，将最终的激励效应在用户心理层面进行放大，同时在用户奖励池中积累一部分。阶段四：额外报酬发放阶段。对于长期参与用户给与长期额外报酬，对于系统寻找的用户给予弥补额外报酬。2.根据权利要求1所示一种基于损失厌恶的城市公共设施巡检激励方法，其特征在于：在阶段一中有限集合T＝{t1，t2，...，t
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}表示平台中的任务集合，即需要在系统中完成的任务。U＝{u1，u2，...，u
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}表示系统的用户集合。每个任务t
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有自己的属性，我们提取了所需的主要属性，表示为<b
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>，b
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为一个用户完成任务ti的基本报酬，在每个用户接受任务时进行预发放，num
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的所需结果最大数量，即执行任务用户最大数量。每个用户u
j
有自己的属性，我们提取了所需的主要属性，表示为<G
j
，Pool
j
，Pool_Threshold
j
>，G
...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵蕴龙，李洋，井天琦，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：