呂一虹，王云川，李 彤，程光輝

(1.電子科技大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,四川 成都 611731;2.電子科技大學(xué) 電子科學(xué)與工程學(xué)院,四川 成都 611731;3.電子科技大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院,四川 成都 611731)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的日益發(fā)展，勞務(wù)眾包這種商業(yè)模式逐漸興起?！氨姲边@一概念最早由美國《連線》雜志的記者Jeff在2006年提出[1]?！芭恼召嶅X”是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的自助式眾包模式，用戶可通過下載對應(yīng)的APP，領(lǐng)取拍照任務(wù)，完成后可獲得平臺提供的報(bào)酬。在APP中如何給任務(wù)定價(jià)是核心問題，如果定價(jià)不合理，有的任務(wù)就會無人問津，從而導(dǎo)致商品檢查的失敗。2017年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題給出了某拍照APP的位置及價(jià)格信息，數(shù)據(jù)在題目及附件中給出，其中包括：已結(jié)束項(xiàng)目的任務(wù)數(shù)據(jù)，包含每個(gè)任務(wù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)、定價(jià)和完成情況；會員信息數(shù)據(jù)，包含會員的經(jīng)緯度坐標(biāo)、信譽(yù)值、參考其信譽(yù)給出的任務(wù)開始預(yù)訂時(shí)間和預(yù)訂限額；一個(gè)新任務(wù)的數(shù)據(jù)表，只有任務(wù)的經(jīng)緯度坐標(biāo)信息。因此，任務(wù)價(jià)格的制定問題要求對于給定的任務(wù)，通過考慮地理位置，會員分布等信息確定任務(wù)定價(jià)，使得任務(wù)能夠被較好的完成。

1 基本假設(shè)

為簡化問題，根據(jù)題目中所給的數(shù)據(jù)作出如下基本假設(shè)：

1)只考慮題中所給因素，對于其他不可量化的未知因素(例如，會員對任務(wù)感興趣程度、任務(wù)性質(zhì)、天氣原因等)不予考慮；

2)只考慮廣東省內(nèi)的任務(wù)和會員位置，對于其他省市的數(shù)據(jù)不予考慮(經(jīng)統(tǒng)計(jì)可知，其他省市的任務(wù)占總?cè)蝿?wù)的0.12%，其他省市會員占總會員的0.90%，比例均十分小，故可舍棄其他省市的數(shù)據(jù))；

3)假設(shè)題中所給數(shù)據(jù)在新方案實(shí)施時(shí)不隨時(shí)間變化。

2 任務(wù)定價(jià)規(guī)律的分析

分析任務(wù)定價(jià)規(guī)律可從建立定價(jià)規(guī)律函數(shù)模型入手，考慮任務(wù)及任務(wù)周邊位置的特征，以多元線性函數(shù)的形式反應(yīng)定價(jià)規(guī)律。而要分析具體某一城市的定價(jià)規(guī)律以及其對任務(wù)完成度的影響，需要將分析范圍縮小。可先對城市內(nèi)部進(jìn)行區(qū)域劃分，設(shè)立若干影響任務(wù)價(jià)格的指標(biāo)作為定價(jià)函數(shù)的自變量x1,x2,,xn，將任務(wù)價(jià)格作為因變量Y，分區(qū)域建立定價(jià)規(guī)律的函數(shù)Y=f(x1,x2,,xn)來描述這一城市任務(wù)定價(jià)規(guī)律。

根據(jù)題目所給數(shù)據(jù)中的指標(biāo)可建立定價(jià)函數(shù)的3個(gè)指標(biāo)：距離d、活躍會員匹配程度P1和活躍會員任務(wù)限額匹配程度P2。

2.1 定價(jià)函數(shù)的指標(biāo)

1)距離d。

由于數(shù)據(jù)給出的是經(jīng)緯度坐標(biāo)，無法準(zhǔn)確衡量兩點(diǎn)之間的實(shí)際距離。故需要將經(jīng)緯距離轉(zhuǎn)化為實(shí)際距離。經(jīng)緯度轉(zhuǎn)化為實(shí)際距離的Haversine公式[2]為：

(1)

式中，d為轉(zhuǎn)化后的實(shí)際距離，R為地球半徑，可取平均值6371km，φ1、φ2表示兩點(diǎn)的緯度，Δλ表示兩點(diǎn)經(jīng)度的差值。且，

(2)

對于某一個(gè)城市而言，在考慮任務(wù)的偏遠(yuǎn)程度時(shí)，需確定每個(gè)任務(wù)距某一參考點(diǎn)之間的距離，由此需要合理設(shè)定距離參考點(diǎn)。為簡化問題，假設(shè)需要完成拍照任務(wù)的商品聚集的地方是活躍商區(qū)中心位置所在的地方。針對每個(gè)城市，選取此城市的四個(gè)活躍商區(qū)，以其中心位置作為距離參考點(diǎn)，這樣可得到四個(gè)距離參考點(diǎn)。對某一特定城市，可求出每個(gè)任務(wù)到四個(gè)商區(qū)中心位置的距離，分別為d1，d2，d3，d4，以此作為此城市任務(wù)的距離(偏遠(yuǎn)程度)指標(biāo)。

2)活躍會員匹配程度P1。

利用會員的信譽(yù)值對會員進(jìn)行分類，可分為活躍會員和非活躍會員。某一區(qū)域內(nèi)活躍會員數(shù)越多，則該地區(qū)任務(wù)更有可能被完成。具體處理過程如下：

由于數(shù)據(jù)中所給出的會員的信譽(yù)值范圍在0.0001～67997.3868，數(shù)據(jù)范圍很大，故先對信譽(yù)值進(jìn)行歸一化處理，將信譽(yù)值轉(zhuǎn)化為在[0,1]區(qū)間內(nèi)的值。引入如下歸一化函數(shù)對信譽(yù)值處理：

(3)

式中，α為信譽(yù)值。通過式(3)可以把信譽(yù)值都轉(zhuǎn)換為在[0,1]區(qū)間內(nèi)的值。當(dāng)用戶通過做任務(wù)提高信譽(yù)值后，會員活躍程度有效提高。而對于信譽(yù)值低于初始值的會員。再進(jìn)行如下步驟：

a)會員活躍程度。

定義α歸一化處理后的值h為一新變量：活躍程度。對h的值做如下規(guī)定：當(dāng)h≥0.9時(shí)，會員活躍；當(dāng)h<0.9時(shí)，會員不活躍。

b)活躍會員數(shù)。

某一區(qū)域內(nèi)活躍會員數(shù)越多，則該地區(qū)任務(wù)更有可能被完成。故為簡化問題，可僅考慮活躍會員數(shù)對某地區(qū)任務(wù)定價(jià)的影響。以每個(gè)任務(wù)周圍10km為半徑做一個(gè)圓形區(qū)域，然后統(tǒng)計(jì)這個(gè)圓域內(nèi)活躍會員的人數(shù)，將其與整個(gè)城市的活躍會員總數(shù)相比，定義圓域內(nèi)活躍會員匹配程度P1，如下：

(4)

式中，N1為任務(wù)周圍10km圓形區(qū)域內(nèi)所包含的活躍會員人數(shù)，N2為該城市所包括的所有的活躍會員人數(shù)。由此可得到針對每個(gè)城市，每個(gè)任務(wù)周圍10km圓域范圍內(nèi)活躍會員匹配程度P1，以此作為量化該城市定價(jià)規(guī)律的函數(shù)的一個(gè)指標(biāo)。

3)活躍會員限額匹配程度P2。

上述僅考慮活躍會員在某一區(qū)域內(nèi)的匹配程度是不全面的，因?yàn)槊總€(gè)活躍會員都有任務(wù)限額，且限額大小與活躍程度不成正比。為綜合考慮會員任務(wù)限額對任務(wù)定價(jià)的影響，在上述指標(biāo)的基礎(chǔ)上定義活躍會員任務(wù)限額匹配程度P2：

(5)

式中，Ni為任務(wù)周圍10km圓形區(qū)域內(nèi)第i個(gè)活躍會員的任務(wù)限額，N為該城市所有活躍會員的任務(wù)限額總和。

由此在上述指標(biāo)的基礎(chǔ)上，可得到針對每個(gè)城市，每個(gè)任務(wù)周圍10km圓域范圍內(nèi)活躍會員任務(wù)限額匹配程度P2，以此作為量化該城市定價(jià)規(guī)律的函數(shù)的另一個(gè)指標(biāo)。

2.2 定價(jià)規(guī)律函數(shù)的多元線性回歸

根據(jù)以上建立的指標(biāo)，可分城市構(gòu)造定價(jià)規(guī)律的函數(shù)Y=f(d1,d2,d3,d4,P1,P2)。以東莞市為例，首先對東莞市進(jìn)行分區(qū)域分析，將東莞市分為4個(gè)活躍商區(qū)，對每個(gè)活躍商區(qū)選取一個(gè)中心坐標(biāo)，結(jié)果如表1所示。

表1 東莞市活躍商區(qū)中心坐標(biāo)

利用上述對位置指標(biāo)的定義，計(jì)算每個(gè)任務(wù)對東莞市四個(gè)商區(qū)的距離作為距離的指標(biāo)；利用上述對活躍會員匹配程度P1，活躍會員任務(wù)限額匹配程度指標(biāo)P2的定義，計(jì)算每個(gè)任務(wù)對應(yīng)的P1、P2的值。

綜上可得東莞市對應(yīng)的每個(gè)任務(wù)定價(jià)規(guī)律的函數(shù)Y=f(d1,d2,d3,d4,P1,P2)的自變量d1，d2，d3，d4，P1，P2的值，以及對應(yīng)任務(wù)價(jià)格Y的值。再利用SPSS軟件進(jìn)行進(jìn)入式多元線性回歸分析[3-5]，故可得東莞市任務(wù)定價(jià)規(guī)律的函數(shù)為：

Yg=-0.543d1+1.499d2-1.869d3+0.912d4-

21.258P1-100.166P2+73.368

式中，Yg為利用SPSS多元線性回歸擬合出的每個(gè)任務(wù)的定價(jià)。對上述SPSS多元線性回歸擬合出的定價(jià)規(guī)律函數(shù)做穩(wěn)健性檢驗(yàn)：以擬合出的任務(wù)定價(jià)Yg與原定價(jià)Y做對比分析，二者部分對比值的部分結(jié)果如表2所示。

由表2數(shù)據(jù)可看出，擬合出的定價(jià)規(guī)律函數(shù)給出的定價(jià)與實(shí)際定價(jià)之間的相對誤差均在6%以內(nèi)，可認(rèn)為上述定價(jià)規(guī)律函數(shù)模型的穩(wěn)健性較好，即用上述定價(jià)規(guī)律函數(shù)表征該市的任務(wù)定價(jià)規(guī)律是合理的。

表2 東莞市任務(wù)模擬價(jià)格與真實(shí)價(jià)格誤差對比

將上述經(jīng)穩(wěn)健性分析驗(yàn)證合理的函數(shù)模型推廣到其他三個(gè)城市，可得其他三個(gè)城市的任務(wù)定價(jià)規(guī)律函數(shù)，如下：

深圳市：

Yg=-5.332d1+3.093d2+2.302d3-0.112d4+

5.348P1-22.813P2+65.912

廣州市：

Yg=0.061d1+0.142d2-0.340d3+0.274d4-

2.318P1-50.469P2+65.787

佛山市：

Yg=0.961d1+1.503d2-1.282d3-1.089d4+

28.829P1-1203.953P2+71.914

2.3 基于定價(jià)規(guī)律函數(shù)分析任務(wù)未完成的原因

由于不同市之間存在地理位置、經(jīng)濟(jì)水平、人口素質(zhì)等難以量化的差異，對不同城市未完成任務(wù)分析原因誤差較大。將任務(wù)分為已完成和未完成的，通過分析已完成任務(wù)得到其定價(jià)規(guī)律函數(shù)，計(jì)算未完成任務(wù)在該定價(jià)規(guī)律下的理論定價(jià)，比較理論定價(jià)與實(shí)際定價(jià)的差距即可分析任務(wù)未完成的原因。由于東莞市只有2個(gè)未完成任務(wù)，可認(rèn)為是隨機(jī)因素的影響，不予以考慮。故只對深圳、廣州、佛山3個(gè)市未完成任務(wù)做原因分析。以深圳市為例，具體計(jì)算過程如下：

首先利用上述基于回歸分析構(gòu)造定價(jià)規(guī)律函數(shù)的方法，擬合出深圳市已完成任務(wù)定價(jià)函數(shù)：

Yag=-5.330d1+3.090d2+2.300d3-0.110d4+

5.340P1-22.810P2+65.910

再將未完成任務(wù)的對應(yīng)指標(biāo)：距離指標(biāo)d1、d2、d3、d4，活躍會員匹配程度P1和活躍會員任務(wù)限額匹配程度P2帶入上述擬合函數(shù)，計(jì)算出未完成任務(wù)理論標(biāo)價(jià)[6-7]。實(shí)際標(biāo)價(jià)與理論標(biāo)價(jià)之間的對比(部分)結(jié)果如表3所示：

表3 深圳市未完成任務(wù)實(shí)際與理論標(biāo)價(jià)對比(部分結(jié)果)

分析表3中數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以得到如下結(jié)論：

1)實(shí)際與理論標(biāo)價(jià)之間的差值負(fù)值較多，這說明價(jià)格偏低仍是任務(wù)不能完成的主要原因；

2)當(dāng)實(shí)際比理論標(biāo)價(jià)高出較大價(jià)格時(shí)，對應(yīng)任務(wù)活躍會員匹配程度P1明顯較低，這說明有一部分任務(wù)不能完成的原因是該地區(qū)活躍會員人數(shù)較少；

3)當(dāng)實(shí)際比理論標(biāo)價(jià)高出較大價(jià)格，并且對應(yīng)任務(wù)的活躍會員匹配程度P1也較高時(shí)，仍存在一部分未完成的任務(wù)，這說明剩余少部分任務(wù)不能完成的原因是由于其他未知因素的影響。

將上述方法推廣到廣州市和佛山市可得到相同的結(jié)論。

3 新任務(wù)定價(jià)方案

前面已經(jīng)得到了反應(yīng)定價(jià)規(guī)律的函數(shù)，所以可以直接利用這個(gè)線性的表達(dá)式。由于該表達(dá)式涉及比較多的指標(biāo)，并且某些指標(biāo)反映的都是同一意義，所以首先對原來函數(shù)表達(dá)式中的指標(biāo)進(jìn)行降維處理，最終得到如下所示的表達(dá)式：

式中，k1、k2、k3、k4都是參數(shù)。因此，新的定價(jià)方案就是要確定表達(dá)式中四個(gè)參數(shù)的值。

3.1 任務(wù)完成度模型

1)引入logistics回歸

由于要重新確定任務(wù)的標(biāo)價(jià)，價(jià)格就變成了一個(gè)變量，而在線性回歸中價(jià)格是一個(gè)因變量且有具體數(shù)值，所以不能繼續(xù)使用線性回歸來分析。既然價(jià)格也是一個(gè)自變量，就要重新尋找一個(gè)可以衡量的因變量，注意到完成度是一個(gè)取0、1的二值變量，價(jià)格、距離、活躍會員匹配度、活躍會員任務(wù)額度匹配程度都會影響到完成度，分析可知，完成度和價(jià)格、距離、活躍會員匹配度、活躍會員任務(wù)額度匹配程度之間可以利用logistics回歸分析[8]。

假設(shè)因變量y是一個(gè)取值為1和0的二值變量，x是一個(gè)影響y的危險(xiǎn)因子。令在x條件下y=1的概率是p=p(y=1|x)，其函數(shù)表達(dá)式如下：

這里是一個(gè)影響因子的情況，當(dāng)考慮到多個(gè)影響因子時(shí)，就變?yōu)榱硕嘣猯ogistics回歸分析，其函數(shù)表達(dá)式為：

p=p(y=1|x)=

式中，α、β1、β2、β3、β4都是參數(shù)，分別為影響y的危險(xiǎn)變量。

考慮將描述任務(wù)的參數(shù):x1,x2,x3,x4(分別代表任務(wù)定價(jià)、距離、活躍會員匹配度、活躍會員任務(wù)額度匹配程度)當(dāng)作影響任務(wù)完成度y的危險(xiǎn)變量，使用SPSS軟件的多元logistics回歸[9]，求解各參數(shù)值，進(jìn)而能夠建立任務(wù)完成度評價(jià)模式。

2)合理性檢驗(yàn)

新建立的方法，要先利用已有的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行合理性檢驗(yàn)，看它是否對于解決問題有正面的幫助，所以通過所給出的數(shù)據(jù)來驗(yàn)證logistics回歸函數(shù)模型是否合理。用前一問處理之后的數(shù)據(jù)，借助SPSS，利用logistics回歸分析能夠得到各個(gè)參數(shù)α，β1，β2，β3，β4的值分別為：11.12538、-25.58566、617.43981、-0.18387、-0.18268。所以logistics回歸函數(shù)的表達(dá)式為：

通過此函數(shù)利用已知的數(shù)據(jù)求得任務(wù)的完成率如表4所示。

表4 利用回歸函數(shù)估計(jì)的任務(wù)完成度與實(shí)際完成度對比

從表4可以看出：就深圳市來說，估計(jì)的完成度與實(shí)際的完成度之間的正確率是87%，誤差較小，故logistics回歸函數(shù)模型比較合理。

3.2 求解新方案定價(jià)規(guī)律函數(shù)的四個(gè)參數(shù)

以深圳市為例，求得的新的定價(jià)規(guī)律函數(shù)為：

將上述方法推廣到廣州和佛山市，求得的這兩個(gè)城市的新的定價(jià)規(guī)律函數(shù)如下：

廣州市：

佛山市：

3.3 新方案定價(jià)規(guī)律的合理性

為驗(yàn)證上述新定價(jià)規(guī)律的合理性，計(jì)算上述新定價(jià)規(guī)律函數(shù)下的任務(wù)完成率[10]，并與原任務(wù)完成率進(jìn)行比較，結(jié)果如表5所示。

表5 新定價(jià)規(guī)律函數(shù)下的任務(wù)完成率與原任務(wù)完成率比較

由表5數(shù)據(jù)可知，新定價(jià)方案下的任務(wù)完成率：深圳為74.2%；廣州為81.3%；佛山為80.9%，與原完成率相比均有較大提高。故制定的新方案有較好的合理性。

4 任務(wù)打包定價(jià)

4.1 打包發(fā)布模式下的定價(jià)模型

在上述的定價(jià)模型中，會產(chǎn)生兩個(gè)弊端：任務(wù)發(fā)布者的成本將提高；會員集中在某一特定區(qū)域，產(chǎn)生扎堆情況。故考慮對任務(wù)進(jìn)行如下處理：根據(jù)任務(wù)位置對任務(wù)聚類。經(jīng)過打包處理之后，在該包附件的人通過衡量之后就可能會離開該包所在的區(qū)域，這樣既可以降低某一個(gè)任務(wù)區(qū)域的人員密度，緩解扎堆情況，又能在提出優(yōu)惠政策之后，使任務(wù)發(fā)布的成本降低。同時(shí)可以使各個(gè)城市的完成率在原始完成率的基礎(chǔ)上有一定的提升。

根據(jù)任務(wù)的經(jīng)緯度指標(biāo)，以深圳為例，對任務(wù)進(jìn)行系統(tǒng)聚類[11]，通過設(shè)置距離的限制，使得聚類得到的類型和每一個(gè)類型里面的任務(wù)數(shù)處在合理的范圍之內(nèi)。通過系統(tǒng)聚類，對每一類都看作為一個(gè)包，最終得到43個(gè)包，具體的結(jié)果如表6的第2列所示。

表6 深圳市打包定價(jià)結(jié)果

同理可以得到其他城市打包的結(jié)果，對于一個(gè)已經(jīng)打包好的任務(wù)，從會員的角度看，完成這一項(xiàng)任務(wù)既可以使自身的收益提高，又可以獲得較多的信譽(yù)累計(jì)值，所以對會員是有利的。從任務(wù)發(fā)布者的角度看，打包可以通過制定價(jià)錢的優(yōu)惠政策降低任務(wù)發(fā)布者的成本。考慮到打包類似于打車中的拼車，經(jīng)過對數(shù)據(jù)的模擬并結(jié)合會員的匹配程度，制定了如下的定價(jià)優(yōu)惠政策[12]：

(6)

式中，wi為調(diào)整后的包中每一個(gè)任務(wù)的定價(jià)，w為一個(gè)包原始的定價(jià)，p為該包的活躍會員匹配程度。

由式(6)可知定價(jià)隨著活躍會員的匹配程度的增大而降低，其原因是匹配程度越大表明在這一地區(qū)的人數(shù)越多，類比于拼車過程中人越多車錢越便宜的經(jīng)驗(yàn)，所以定價(jià)就會越低。以深圳市為例，最終得到每個(gè)包的定價(jià)如表6的第3列所示。同理可以得到其他城市打包之后每一包的定價(jià)。

為了分析經(jīng)過打包之后城市總體的完成率，對于每一個(gè)包，定義單個(gè)任務(wù)包完成率：

式中，T表示已完成任務(wù)數(shù)，TM表示總?cè)蝿?wù)數(shù)。

以深圳為例，其原始的任務(wù)完成率為21.1%，利用這個(gè)任務(wù)完成率，結(jié)合單包完成率P，當(dāng)P≥22%時(shí)，認(rèn)為整個(gè)包任務(wù)是完成的；當(dāng) P<22%時(shí)，認(rèn)為整個(gè)包任務(wù)沒有完成。

同時(shí)引入城市總體完成率，根據(jù)單個(gè)任務(wù)包完成率P的判斷標(biāo)準(zhǔn)，統(tǒng)計(jì)得到該城市中完成的包數(shù)和未完成的包數(shù)，用完成的包數(shù)占總包數(shù)的比值作為城市整體的完成率。以深圳市為例，打包定價(jià)調(diào)整之后深圳的任務(wù)完成率為43.86%。同理，其他城市經(jīng)過打包定價(jià)調(diào)整之后的完成率與原始完成率的對比如表7所示。

表7 原始完成率與打包定價(jià)后完成率對比

由表7中的數(shù)據(jù)可以看出，經(jīng)過打包和重新定價(jià)之后，三個(gè)城市的完成率都有了大概20%的提升，說明打包定價(jià)模型的穩(wěn)健性更好。

5 模型運(yùn)用

為探究模型的實(shí)際運(yùn)用情況,針對2017年全國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽B題給出的新任務(wù)數(shù)據(jù)，帶入上述兩個(gè)定價(jià)模型中，分析任務(wù)的完成情況。

5.1 利用定價(jià)規(guī)律函數(shù)定價(jià)

將題目中新任務(wù)的位置數(shù)據(jù)，以及題目附件二給出的會員信息數(shù)據(jù)，帶入式(6)所示的定價(jià)規(guī)律函數(shù)中，即可求得每個(gè)任務(wù)的估價(jià)。以深圳市為例，結(jié)果如表8所示。

由表8完整結(jié)果中數(shù)據(jù)可統(tǒng)計(jì)得到，新任務(wù)的完成率為85.23%，任務(wù)完成效果較最初任務(wù)的完成率(21%)更好。

表8 深圳市新任務(wù)定價(jià)及完成情況(部分結(jié)果)

5.2 利用打包的方式定價(jià)

將題目中新任務(wù)進(jìn)行基于位置的系統(tǒng)聚類，制定出合理的打包方案，并根據(jù)式(6)對每一個(gè)任務(wù)包進(jìn)行總價(jià)的計(jì)算，結(jié)果如表9所示。

表9 深圳市新任務(wù)打包模式下定價(jià)及完成情況(部分結(jié)果)

由表9完整結(jié)果中數(shù)據(jù)可統(tǒng)計(jì)得到，打包模式下新任務(wù)的完成率為86.28%，任務(wù)完成效果較最初任務(wù)的完成率(21%)更好，與基于定價(jià)規(guī)律函數(shù)來定價(jià)的方案的完成率(85.23%)沒有較大差距，但任務(wù)的平均費(fèi)用得到減少，減少了任務(wù)發(fā)布者的成本，可激勵(lì)更多的任務(wù)發(fā)布。

6 結(jié)束語

該模型通過對影響任務(wù)定價(jià)的多個(gè)因素綜合考慮，利用多元回歸方法，分析計(jì)算了基于定價(jià)規(guī)律的定價(jià)模型和基于打包模式下的定價(jià)模型，并對任務(wù)的完成效果進(jìn)行合理評估，為新任務(wù)的定價(jià)提供參考。