计算机应用

作者：聂茜婵, 张阳, 余敦辉, 张兴盛

单位：1. 湖北大学 计算机与信息工程学院, 武汉 430062;2. 湖北省教育信息化工程技术研究中心(湖北大学), 武汉 430062

关键词：时空众包,预测分析,在线随机森林,KM算法

基金：国家重点研发计划项目（2017YFB1400602）；国家自然科学基金资助项目（61572371，61832014）。

针对时空众包任务分配研究中未考虑多方参与对象的效益和连续任务分配的全局优化，导致分配效果不佳的问题，提出一种面向三方综合效益全局优化的在线任务分配算法。首先，基于在线随机森林和门控循环单元网络预测出下一时间戳内众包对象（众包任务和工人）的分布情况，进而结合当前时间戳内众包对象的情况构造二分图模型，最后采用带权二分图最优匹配算法完成任务分配。实验结果证明了所提算法在连续任务分配过程中实现了综合效益的全局优化。与贪心算法对比，该算法在任务分配成功率方面提升25.7%，在平均综合效益方面提升32.2%，在工人平均机会成本方面提升37.8%；与随机阈值算法对比，该算法在任务分配成功率方面提升27.4%，在平均综合效益方面提升34.7%，在工人平均机会成本方面40.2%。

来源：2020年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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