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        基于0-1型整數(shù)規(guī)劃的任務(wù)打包方案研究

        2018-03-23 08:24:11宋凱鯤孫至賓
        軟件 2018年2期
        關(guān)鍵詞:傭金定價會員

        宋凱鯤,唐 璇,孫至賓

        (1. 華北理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,河北 唐山 063200;2. 華北理工大學(xué)管理學(xué)院,河北 唐山 063200;3. 華北理工大學(xué)以升創(chuàng)新基地,河北 唐山 063200)

        0 引言

        “拍照賺錢”APP是一種典型的基于移動互聯(lián)網(wǎng)的自助式勞務(wù)眾包平臺[1-5],為企業(yè)提供各種商業(yè)檢查和信息搜集,相比傳統(tǒng)的市場調(diào)查方式可以大大節(jié)省調(diào)查成本,而且有效地保證了調(diào)查數(shù)據(jù)真實性,縮短了調(diào)查的周期。在實際情況下,多個任務(wù)可能因為位置比較集中,導(dǎo)致用戶會爭相選擇,一種考慮是將這些任務(wù)聯(lián)合在一起打包發(fā)布。在這種考慮下,就需要修改原本的定價模型。首先經(jīng)過將會員的注冊信息的經(jīng)緯度地點導(dǎo)入 XGeocoding[6-8]軟件中進(jìn)行地點的分析,將具有偶然性和沒有代表性的點去掉,然后將會員注冊的信息與任務(wù)地點的信息在散點圖中進(jìn)行對照,分成任務(wù)未完成點,任務(wù)完成點和會員注冊點。由于數(shù)據(jù)龐大,便只選擇了4個具有代表性的地點,最后將定價的合理性和不合理性分別對應(yīng)二進(jìn)制數(shù)中的1,0,使用0-1型整數(shù)規(guī)劃模型建立其相應(yīng)的模型,并利用lingo軟件求出最優(yōu)解,定出最終的打包任務(wù)的方案。

        1 數(shù)據(jù)處理

        將會員的注冊信息的經(jīng)緯度地點導(dǎo)入 XGeocoding軟件中進(jìn)行地點并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,將具有偶然性和沒有代表性的點去掉,比如會員注冊地點離任務(wù)地點距離較遠(yuǎn)的點,會員分布狀況稀疏的點。然后將會員注冊的信息與任務(wù)地點的信息在散點圖中進(jìn)行對照,分成任務(wù)未完成點,任務(wù)完成點和會員注冊點,由于數(shù)據(jù)量龐大,便只選取廣州,深圳,佛山,東莞四處地點作為代表性地點。

        2 建立模型

        “拍照賺錢”APP的任務(wù)打包的選擇是由會員所得的傭金、時間的耗費和路程的遠(yuǎn)近所決定的。而任務(wù)打包選擇為雙向選擇,會員是否搶單成功是由會員的信譽(yù)值和任務(wù)選擇的限額決定的,只有雙方對應(yīng)條件雙向滿足才能下單成功。篩選距離最近的點打包,將完成任務(wù)點與未完成任務(wù)點就近打包,盡可能讓會員注冊信息點覆蓋打包后的任務(wù)點。以就近原則,吸引更多的會員搶單,此“拍照賺錢”APP的根本目的是要將任務(wù)全部分配出去,用合理的定價更高效的完成任務(wù),從而進(jìn)行線性規(guī)劃,得出最優(yōu)解的范圍。其中兩層目標(biāo)函數(shù)的約束函數(shù)都為會員的信譽(yù)程度和所選任務(wù)的限額。

        2.1 第一層目標(biāo)函數(shù),更注重定價的合理性

        將定價的合理性和不合理性分別對應(yīng)二進(jìn)制數(shù)中的 1,0,使用 0-1型整數(shù)規(guī)劃模型[9-11]建立其相應(yīng)的模型。

        2.2 第二層目標(biāo)函數(shù),更注重任務(wù)的完成率

        將完成率的高和低分別對應(yīng)二進(jìn)制數(shù)中的1,0,使用0-1型整數(shù)規(guī)劃模型建立其相應(yīng)的模型。

        利用lingo軟件求出最優(yōu)解,定出最終的打包任務(wù)的方案。

        東莞市情況較為特殊,在當(dāng)?shù)刈缘臅T較多,且任務(wù)完成率達(dá)到了100%,任意任務(wù)打包都會促進(jìn)“拍照賺錢”APP在當(dāng)?shù)氐耐茝V,所以在對東莞市任務(wù)定價時可以考慮打包降低一定的傭金。將由于降低傭金而剩余的本金用于別的地方提高定價。

        通過任務(wù)打包,將以前沒有完成任務(wù)的點全部覆蓋,促使會員選擇這些未完成的任務(wù)。通過這種方法,我們不需要改變原有的定價模型[12-15],但是在定價時,打包任務(wù)的傭金不僅僅是簡單的打包的所有任務(wù)的傭金相加,而是根據(jù)一個打包任務(wù)中完成任務(wù)點和未完成任務(wù)點的比例來計算最終的傭金,最后將傭金浮動范圍控制在70%到130%之間。

        圖1 完成的任務(wù),未完成的任務(wù)和會員注冊信息的散點圖Fig.1 complete tasks, unfinished tasks and a scatter plot of member registration information

        表1 廣州市任務(wù)打包方案Tab.1 Guangzhou mission package

        表2 深圳市任務(wù)打包方案Tab.2 Shenzhen mission package

        表3 佛山市任務(wù)打包方案Tab.3 Foshan mission package

        3 結(jié)論

        本文將會員的注冊信息的經(jīng)緯度地點導(dǎo)入XGeocoding軟件中進(jìn)行地點分析,將具有偶然性和沒有代表性的點去掉,然后將會員注冊的信息與任務(wù)地點的信息在散點圖中進(jìn)行對照,分成任務(wù)未完成點,任務(wù)完成點和會員注冊點。將定價的合理性和不合理性分別對應(yīng)二進(jìn)制數(shù)中的1,0,使用0-1型整數(shù)規(guī)劃模型建立其相應(yīng)的模型,并利用lingo軟件求出最優(yōu)解,定出最終的打包任務(wù)的方案,通過打包任務(wù)這種方式,能夠激發(fā)會員完成任務(wù)的積極性,能夠覆蓋以前沒有完成任務(wù)的點,能夠促進(jìn)任務(wù)完成的效率,對“拍照賺錢”APP的推廣也有很大幫助。

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