此次筆記主要針對(duì)三篇文章進(jìn)行記錄颈抚，學(xué)習(xí)的主要方向是眾包任務(wù)的分配策略以及實(shí)驗(yàn)方案的設(shè)計(jì)蝌借。
1衙传、《軟件“眾包”任務(wù)分配方法》 ?李勇軍嘱支、郭基鳳蚓胸、緱西梅
此文主要提出一種眾包環(huán)境下的個(gè)性化任務(wù)分配方法，該方法在進(jìn)行任務(wù)分配時(shí)除师，不僅考慮接包方的技術(shù)能力沛膳，同時(shí)也考慮到接包方的性格及在線信譽(yù)，從而使任務(wù)分配過(guò)程更有針對(duì)性馍盟。
實(shí)驗(yàn)方案：
（1）利用調(diào)查問(wèn)卷進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析于置，得到性格能力需求集以及性格因子與性格能力關(guān)系表。
（2）策略初始化：初始情況下贞岭，任務(wù)的技術(shù)能力需求、性格能力需求及需要的接包方信譽(yù)等作為匹配原則搓侄，三者比例分別為5:3:2瞄桨。策略動(dòng)態(tài)配置：如果發(fā)包方對(duì)接包方的信譽(yù)要求比較高，我們可以將接包方的信譽(yù)比例提高讶踪，也即是可以重新設(shè)置技術(shù)能力芯侥、性格能力、信譽(yù)三者的比例乳讥；或者將信譽(yù)提升為必要條件柱查，只在信譽(yù)滿足要求，才再依據(jù)技術(shù)能力與性格能力進(jìn)行任務(wù)分配云石。
（3）為進(jìn)行任務(wù)的合理分配唉工，本文給出了技術(shù)能力匹配算法、非技術(shù)能力匹配算法及綜合匹配算法汹忠。最后淋硝，實(shí)驗(yàn)針對(duì)同一任務(wù)雹熬，對(duì)三位接包方分別采用三種方法得到匹配值并進(jìn)行對(duì)比。
2谣膳、《眾包環(huán)境下的任務(wù)分配技術(shù)研究》 ?孫信昕竿报，揚(yáng)州大學(xué)，計(jì)算機(jī)軟件與理論继谚，學(xué)術(shù)型碩士論文
本文主要對(duì)兩種分配方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)分析烈菌，基于多臂賭博機(jī)（MAB）的任務(wù)分配和基于定價(jià)機(jī)制的任務(wù)分配。主要用到python語(yǔ)言花履。
（1）基于多臂賭博機(jī)的任務(wù)分配實(shí)驗(yàn)方案
對(duì)不同預(yù)算下的總收益數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比芽世，A列和B列的預(yù)算值為500，C列的預(yù)算值為1000臭挽，D列的預(yù)算值為10000捂襟。
以及不同預(yù)算下，原算法與改進(jìn)算法結(jié)果的對(duì)比欢峰。
（2）基于定價(jià)機(jī)制的任務(wù)分配
對(duì)預(yù)算為500的情況下的數(shù)據(jù)做對(duì)比分析葬荷，給出了理想情況和真實(shí)情況下此算法產(chǎn)生的收益情況。真實(shí)情況與理想情況的區(qū)別在于是否謊報(bào)成本或者完成任務(wù)的數(shù)量纽帖。
3宠漩、《空間眾包環(huán)境下的3類對(duì)象在線任務(wù)分配》 ?宋天舒，童永昕懊直，王立斌扒吁，許可，軟件學(xué)報(bào)
本文提出了一類新型動(dòng)態(tài)任務(wù)分配問(wèn)題室囊，即雕崩，空間眾包環(huán)境下的3類對(duì)象在線任務(wù)分配。該問(wèn)題不但囊括了任務(wù)分配中的3類研究對(duì)象融撞，即眾包任務(wù)盼铁、眾包工人和眾包工作地點(diǎn)，而且關(guān)注動(dòng)態(tài)環(huán)境尝偎。進(jìn)而設(shè)計(jì)了隨機(jī)閃值算法饶火，給出了該算法在最差情況下的竟?fàn)幈确治觥２捎迷诰€學(xué)習(xí)方法進(jìn)一步優(yōu)化了隨機(jī)閃值算法致扯，提出自適應(yīng)隨機(jī)閃值算法肤寝，并證明該優(yōu)化策略可逼近隨機(jī)閃值算法使用不同閃值所能達(dá)到的最佳效果。最終通過(guò)在真實(shí)數(shù)據(jù)集和具有不同分布人造數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的大量實(shí)驗(yàn)抖僵，驗(yàn)證了算法的效果與性能鲤看。
實(shí)驗(yàn)方案：
語(yǔ)言：C++
通過(guò)在真實(shí)數(shù)據(jù)和具有不同分布數(shù)據(jù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證算法的運(yùn)行效果裆针。
（1）對(duì)不同分布數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)
改變?nèi)蝿?wù)報(bào)酬分布情況（改變?nèi)蝿?wù)報(bào)酬在生態(tài)分布下的均值刨摩、標(biāo)準(zhǔn)差寺晌，冪律分布下的Shape），改變對(duì)象數(shù)量（正態(tài)分布澡刹、冪律分布和均勻分布）呻征，改變?nèi)蝿?wù)半徑（正態(tài)分布、冪律分布和均勻分布）罢浇，改變眾包工作地點(diǎn)容量（正態(tài)分布陆赋、冪律分布和均勻分布），改變服務(wù)質(zhì)量均值（正態(tài)分布嚷闭、冪律分布和均勻分布）攒岛。
以改變對(duì)象數(shù)量為例，展示實(shí)驗(yàn)結(jié)果胞锰。
（2）對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)
使用空間眾包平臺(tái)gMission上收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)灾锯。在gMission平臺(tái)上指定了300個(gè)工作地點(diǎn)，設(shè)置了3000個(gè)任務(wù)嗅榕，并收集了前3000個(gè)工人的數(shù)據(jù)顺饮。工人和任務(wù)的范圍設(shè)置為1000m-3000m不等。
