在我国网络时代不断发展的进程下,将一些小而杂,却又操作简易的任务及时发布在网络上,让生活在附近的居民领取任务已成为许多城市的一种工作模式.而随着“互联网+”时代的到来,第三方“拍照赚钱”软件的异军突起同时便利了发布者和服务者双方.本文针对此背景下存在的“任务定价”问题,通过已有数据,建立相应的指标对任务的价值进行评估,并建立可以提高任务完成率的模型,制定更优的定价策略.首先,采用聚类分析算法,对附件一提供的数据进行分析,发现任务分布的三个热点中心的坐标分别位于深圳、东莞和广州附近.通过DBP软件将位置信息、完成情况和任务定价录入,在数字地图上显示出不同任务的各种分布情况.将这些地区看做平面,计算出各任务点与热点中心的距离.通过SPSS软件对经纬度和任务定价做了相关性分析,又运用matlab软件作图显示距离与任务的定价成正相关关系,找到拟合的函数后,建立初始的定价模型.然后结合2016年广东省的人均GDP的经济数据,分析三个地区的社会经济发展差距,引入了经济发展指数这一指标,利用附件二提供的会员信息,通过数学软件进行分析,发现限额分布与会员的位置分布及荣誉度高低有着很大的相关性,因此,抽出会员的限额分布,把它作为另外一个评判指标.结合问题一中的距离函数,通过AHP法比较三者的重要程度,赋予相应的权重,建立起了动态规划模型,得到了考虑因素更多的新定价公式i(i 1,2,3.n)1P()n j jj w a M===∑.最后将新的任务点的位置数据进行聚类分析,得到400多个任务点.将这些位置点代入定价公式并计算任务的大致定价.将它们联合经纬度信息导入DBP软件,得到了新的任务定价图,对比原有的相同位置的定价图,发现深圳地区定价有所提高,广州地区略有改动,由此可见,新的定价模型得到了较好的应用.本文的优点在于对大量的数据进行了正确有效又直观的处理,按照地区差异给出较为合理的动态定价模型,考虑了任务完成度这一可变因素,同时引入了折扣率,类比拼车模型,又结合了将相近的任务打包发布的新概念,优化了定价模型,使其具有更加实用的意义.