張興盛 余敦輝 張萬(wàn)山 王晨旭

摘 要：針對(duì)時(shí)空眾包任務(wù)分配研究中單一考慮任務(wù)分配總效用或任務(wù)等待時(shí)間，導(dǎo)致總體分配效果不佳的問題，提出一種基于分配時(shí)間因子的動(dòng)態(tài)閾值算法。首先，基于預(yù)估等待分配時(shí)間和已等待分配時(shí)間計(jì)算任務(wù)的分配時(shí)間因子;其次，綜合考慮任務(wù)的回報(bào)值和分配時(shí)間因子進(jìn)行任務(wù)分配排序;然后，在初始值的基礎(chǔ)上增加動(dòng)態(tài)調(diào)整項(xiàng)為每一項(xiàng)任務(wù)設(shè)置閾值;最后，根據(jù)閾值條件為每一項(xiàng)任務(wù)設(shè)置候選匹配集，并從候選匹配集中選擇匹配系數(shù)最大的候選匹配對(duì)加入結(jié)果集，完成任務(wù)分配。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明，該算法在任務(wù)分配率達(dá)到95.8%的情況下，與貪心算法相比，在分配總效用方面提升20.4%;與隨機(jī)閾值算法相比，在分配總效用方面提升17.8%，在任務(wù)平均等待時(shí)間方面縮短13.2%;與基于兩階段框架模型的在線微任務(wù)分配改進(jìn)（TGOAGreedy）算法相比，在分配總效用方面提升13.9%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠在提升任務(wù)分配總效用的同時(shí)縮短任務(wù)的平均等待時(shí)間，實(shí)現(xiàn)分配總效用與任務(wù)等待時(shí)間兩者間的均衡。

關(guān)鍵詞：時(shí)空眾包;在線任務(wù)分配;任務(wù)分配總效用;任務(wù)等待時(shí)間;分配時(shí)間因子;動(dòng)態(tài)閾值算法

中圖分類號(hào)：TP311

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

Abstract： Focusing on the poor overall allocation effect due to the total utility of task allocation or task waiting time being considered respectively in the study of task allocation under spatial crowdsourcing environment， a dynamic threshold algorithm based on allocation time factor was proposed. Firstly， the allocation time factor of task was calculated based on the estimated waiting time and the already waiting time. Secondly， the task allocation order was obtained by comprehensively considering the return value of task and the allocation time factor. Thirdly， the dynamic adjustment item was added based on the initial value to set the threshold for each task. Finally， candidate matching set was set for each task according to the threshold condition， and the candidate matching pair with the largest matching coefficient was selected from the candidate matching set to join the result set， and the task allocation was completed. When the task allocation rate was 95.8%， compared with greedy algorithm， the proposed algorithm increased total allocation utility by 20.4%; compared with random threshold algorithm， it increased total allocation utility by 17.8% and decreased task average waiting time by 13.2%; compared with Two phase based Global Online AllocationGreedy （TGOAGreedy） algorithm， it increased total allocation utility by 13.9%. The experimental results show that proposed algorithm can shorten the average waiting time of task while improving the total utility of task allocation， to achieve the balance between the total allocation utility and the task waiting time.

英文關(guān)鍵詞Key words： spatial crowdsourcing; online task assignment; total utility of task allocation; waiting time of task; allocation time factor; dynamic threshold algorithm

0 引言

眾包[1-3]這一概念由美國(guó)人Jeff Howe在美國(guó)《連線》雜志上于2006年首次提出，通常指一種把工作任務(wù)通過(guò)公開的 Web 平臺(tái)以自愿的形式外包給非特定的解決方案提供者群體來(lái)完成的分布式問題求解模式。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，這種通過(guò)群體智慧求解問題的新模式也受到了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，像AMT （Amazon Mechanical Turks）這類眾包平臺(tái)得到了迅速發(fā)展。近年來(lái)，伴隨移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和共享經(jīng)濟(jì)的興起，以及移動(dòng)智能設(shè)備的普及和應(yīng)用，為眾包模式帶來(lái)更多的外延需求，不再滿足于傳統(tǒng)眾包模式下單一的任務(wù)類型，擴(kuò)展了更多包含時(shí)空屬性，從而發(fā)展為時(shí)空眾包[4]，例如，滴滴出行、百度外賣等。

在時(shí)空眾包環(huán)境下，任務(wù)分配[5]依然是其核心問題之一。針對(duì)這一問題學(xué)術(shù)界展開了積極研究，文獻(xiàn)[6-8]重點(diǎn)考慮任務(wù)分配總效用： 文獻(xiàn)[6]提出一種基于兩階段框架模型的全球在線微任務(wù)分配改進(jìn)算法（Two phase based Global Online AllocationGreedy， TGOAGreedy），確保分配速度的同時(shí)優(yōu)化分配總效用，但算法以貪心算法作為基線算法，任務(wù)的分配總效用可進(jìn)一步提升;文獻(xiàn)[7]基于當(dāng)前的閾值機(jī)制，提出了一種根據(jù)任務(wù)分配情況自動(dòng)調(diào)整閾值的自適應(yīng)閾值算法，對(duì)比隨機(jī)閾值算法提升了分配總效用，但算法閾值是從確定集合中選擇，分配效用仍存在很大的提升空間;文獻(xiàn)[8]提出一種基于統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)的自適應(yīng)閾值算法，進(jìn)一步優(yōu)化了分配總效用，不足是任務(wù)分配率偏低。文獻(xiàn)[9-10]從縮短匹配距離，同時(shí)減小眾包工人差旅成本入手展開研究：文獻(xiàn)[9]提出了一種面向距離的閾值算法，旨在最小化最大的匹配距離，但實(shí)際應(yīng)用中更多考慮的是平均匹配距離，因此算法缺乏實(shí)用性;文獻(xiàn)[10]針對(duì)最小化分配總距離問題進(jìn)行了綜合性實(shí)驗(yàn)，證明了貪心算法解決這類問題時(shí)的高效性，但缺乏穩(wěn)定可靠性。文獻(xiàn)[11-12]綜合考慮了分配效用和差旅成本，進(jìn)行雙目標(biāo)優(yōu)化：文獻(xiàn)[11]提出了一種將雙目標(biāo)優(yōu)化和多臂賭博機(jī)相結(jié)合的動(dòng)態(tài)分配方法，旨在盡量減少差旅成本的前提下最大限度地提高任務(wù)的可靠性，同時(shí)提升分配效用，但沒有考慮任務(wù)和工人活躍范圍的限制;文獻(xiàn)[12]提出基于二分法框架模型來(lái)最大化任務(wù)分配的數(shù)量，同時(shí)最小化差旅成本，但與文獻(xiàn)[11]一樣，均沒有從任務(wù)發(fā)布者的角度出發(fā)，考慮任務(wù)等待分配這一過(guò)程的時(shí)間成本。

從上不難看出，現(xiàn)有的研究更多是聚焦于單一考慮任務(wù)分配總效用或任務(wù)等待時(shí)間，從而導(dǎo)致效用高的算法任務(wù)等待時(shí)間可能過(guò)長(zhǎng)，等待時(shí)間短的算法分配總效用有時(shí)又太低。綜合這兩方面要素的算法考慮又不夠完善，存在很大的提升空間。

為此，本文從眾包平臺(tái)和眾包任務(wù)發(fā)布者雙方的角度出發(fā)，綜合考慮了任務(wù)分配的總效用和任務(wù)等待時(shí)間，提出一種基于分配時(shí)間因子的動(dòng)態(tài)閾值（Allocationtime Factor based Dynamic Threshold， AFDT）算法，旨在保證任務(wù)分配總效用的同時(shí)縮短任務(wù)平均等待時(shí)間。對(duì)比文獻(xiàn)[6-7]中的算法，AFDT算法進(jìn)一步提高了分配總效用;對(duì)比文獻(xiàn)[8]中的算法，AFDT算法不僅提高了分配總效用，同時(shí)也確保了任務(wù)分配率;對(duì)比文獻(xiàn)[9-10]中的算法，AFDT算法更具實(shí)用性，算法性能也更加穩(wěn)定可靠;對(duì)比文獻(xiàn)[11-12]中的算法，AFDT算法既考慮了任務(wù)和工人活躍范圍的限制，也增加了從任務(wù)等待分配角度的考慮。

本文的主要貢獻(xiàn)如下：1）提出一種用于衡量任務(wù)等待分配程度的計(jì)量因子——分配時(shí)間因子（Allocation Time Factor of mission，ATFm），作為任務(wù)等待程度的衡量指標(biāo)。2）設(shè)計(jì)一種基于分配時(shí)間因子的動(dòng)態(tài)閾值算法（AFDT算法），AFDT算法基于任務(wù)的分配時(shí)間因子ATFm動(dòng)態(tài)調(diào)整閾值，實(shí)現(xiàn)任務(wù)等待時(shí)間與分配效用之間的均衡。

5 結(jié)語(yǔ)

本文研究了時(shí)空眾包環(huán)境下時(shí)效均衡的在線任務(wù)分配問題，利用分配時(shí)間因子衡量任務(wù)的等待分配程度，并采用面向工人任務(wù)成功率的動(dòng)態(tài)閾值機(jī)制，設(shè)計(jì)了一種基于分配時(shí)間因子的動(dòng)態(tài)閾值算法。本文通過(guò)基于真實(shí)數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)證明了所提算法在任務(wù)分配率、分配總效用、任務(wù)平均等待時(shí)間方面均具有較好的性能表現(xiàn)，能夠有效解決時(shí)效均衡的在線任務(wù)分配問題。未來(lái)的時(shí)空眾包研究可從以下兩個(gè)方面展開：1）引入機(jī)器學(xué)習(xí)的方法進(jìn)一步提升任務(wù)分配總效用或縮短任務(wù)的等待時(shí)間。2）研究從眾包工人方面考慮工人成本的問題，進(jìn)一步優(yōu)化在線任務(wù)分配算法。

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