孫建新，石鵬翔，吳一凡

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基于遺傳-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“拍照賺錢”定價(jià)方案的優(yōu)化

孫建新*，石鵬翔，吳一凡

（東北大學(xué)秦皇島分校，河北秦皇島，066004）

本文建立了一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法結(jié)合點(diǎn)負(fù)反饋系統(tǒng)。首先用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對商家提供的835個(gè)拍照任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練，用35個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，仿真結(jié)果驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性，RBF訓(xùn)練后形成固定的網(wǎng)絡(luò)，之后利用遺傳算法對價(jià)格指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，將任務(wù)完成率作為優(yōu)化指標(biāo)，最終確定了任務(wù)完成率最優(yōu)的情況下的定價(jià)模型。

遺傳算法；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；拍照賺錢

引言

“拍照賺錢”是一種流行的基于APP的自助式服務(wù)模式，用戶可以通過在線領(lǐng)取任務(wù)，賺取該任務(wù)標(biāo)定的酬金。如果任務(wù)標(biāo)價(jià)合理，就能夠吸引用戶完成任務(wù)，從而達(dá)成互聯(lián)網(wǎng)公司和用戶的雙贏。因而，如何合理地標(biāo)定任務(wù)的價(jià)格成為整個(gè)APP運(yùn)營中的核心問題。本文針對“拍照賺錢”的任務(wù)定價(jià)問題，用遺傳-徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對已有的定價(jià)方案進(jìn)行優(yōu)化，以達(dá)到最大的任務(wù)完成率。

1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

在開始優(yōu)化之前，我們首先要利用原始數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，使其能夠完成任務(wù)的分類。采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，分別以會(huì)員信譽(yù)值、任務(wù)密度、任務(wù)的定價(jià)作為輸入量，把任務(wù)完成情況（0/1）作為輸出量。對于數(shù)據(jù)中的835個(gè)任務(wù)點(diǎn)，我們以前800組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，后35組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。

在徑向基網(wǎng)絡(luò)中，需要訓(xùn)練的參數(shù)有三種，分別是：隱含層中基函數(shù)的中心，隱含層中基函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差，隱含層與輸出層間的權(quán)值。本文采用隨機(jī)選取固定中心的方法，基函數(shù)的中心和標(biāo)準(zhǔn)差都是固定的，需要訓(xùn)練的參數(shù)是隱含層與輸出層之間的權(quán)值。

隱含層基函數(shù)的中心隨機(jī)地從輸入樣本的數(shù)據(jù)中選取，且固定不變，確定中心后，基函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)按下式進(jìn)行選?。?/p>

確定中心和標(biāo)準(zhǔn)差之后，得到基函數(shù)：

是第個(gè)輸入向量在第個(gè)隱含節(jié)點(diǎn)的輸出值，共有個(gè)訓(xùn)練輸入向量。

經(jīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的35個(gè)測試數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)完全吻合，說明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練效果較好。

2 遺傳算法優(yōu)化模型

我們用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對所有的任務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練結(jié)果作為遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，再用遺傳算法對價(jià)格進(jìn)行優(yōu)化，將遺傳算法優(yōu)化后的價(jià)格再代入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，逐一判斷各任務(wù)是否被完成，并計(jì)算任務(wù)完成率。遺傳算法[4]優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本步驟如下所示：

（1）對任務(wù)的價(jià)格進(jìn)行編碼；

（3）計(jì)算群體上每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值;

（8）若不滿足終止條件，則轉(zhuǎn)第（3）步，否則進(jìn)入下一步；

（9）輸出種群中適應(yīng)度值最優(yōu)的個(gè)體。

（10）將最優(yōu)個(gè)體代入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，利用輸出計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)帶入遺傳算法。

整體算法流程圖如圖1所示：

圖1 算法流程圖

我們定義適應(yīng)度為任務(wù)完成率，設(shè)個(gè)體完成情況為，則：

則任務(wù)完成率計(jì)算公式為：

我們同時(shí)設(shè)定以下參數(shù)：

種群規(guī)模=40；

交叉概率P=0.9；

變異概率P=0.10；

個(gè)體長度P=20；

自變量取值范圍[65,85]；

最大遺傳代數(shù)M=30；

遺傳算法進(jìn)化圖如下所示：

最高任務(wù)完成率max=71.9%，相對于數(shù)據(jù)中所給出的任務(wù)完成率=62.5%有了明顯提升。

3 結(jié)束語

本文建立了一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法結(jié)合點(diǎn)負(fù)反饋系統(tǒng)。并用商家提供的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最終找到了任務(wù)完成率與定價(jià)之間的關(guān)系，并通過優(yōu)化得出了最佳的定價(jià)，提高了任務(wù)完成率。

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Optimization of "Picture Making Money" Pricing Scheme Based on GA-RBF Neural Network

SUN Jianxin*, SHI Pengxiang, WU Yifan

(northeastern university at qinhuangdao, Hebei Qinhuangdao, 066004, China)

In this paper a combination point negative feedback system of RBF neural network and genetic algorithm is established. The first 835 training mission to take photographs of RBF neural network to provide businesses, was tested using the 35 data, the simulation results verify the accuracy of the model, RBF training after the formation of fixed network, then use genetic algorithm to optimize the price index, the task completion rate as the optimization index, and ultimately determine the task completion pricing model the optimal rate of case.

Genetic algorithm; RBF neural network; Take pictures to make money

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.08.007

TP393

A

1672-9129(2017)08-0015-02

孫建新, 石鵬翔, 吳一凡. 基于遺傳-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“拍照賺錢”定價(jià)方案的優(yōu)化[J]. 數(shù)碼設(shè)計(jì), 2017, 6(8): 15-16.

SUN Jianxin, SHI Pengxiang, WU Yifan. Optimization of "Picture Making Money" Pricing Scheme Based on GA-RBF Neural Network[J]. Peak Data Science, 2017, 6(8): 15-16.

2017-03-06；

2017-04-10。

孫建新(1997-)，男，山東泰安，本科生，專業(yè)，自動(dòng)化。E-mail:49676058@qq.com