【摘 要】
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针对时空众包环境下任务分配随机性过高且效用值不理想的问题,提出一种基于统计预测的自适应阈值算法。首先,实时统计众包平台中空闲的任务、工人及工作地点的数量以设置阈值
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61170052);济南市高校院所自主创新计划项目(201401211)~~
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针对时空众包环境下任务分配随机性过高且效用值不理想的问题,提出一种基于统计预测的自适应阈值算法。首先,实时统计众包平台中空闲的任务、工人及工作地点的数量以设置阈值;其次,通过历史数据分析将任务与工人的分布分为均衡的两个部分,并用Min-max normalization方法为每个任务匹配一个确定的工人;最后,计算匹配到的工人出现的概率,以验证任务分配的有效性。使用相同真实数据的实验结果证实,与随机阈值算法相比,基于统计预测的自适应阈值算法的效用值提升了7%;与贪心算法相比,其效用值提升了10%。实验结果表
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