【摘 要】
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根据空间众包任务类型的多样化特点,构建空间众包任务分配模型并提出基于预测算法的在线任务分配策略。在批处理模式下,将最大分数任务分配问题转化为寻找二分图最大权匹配问
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672122),中央高校基本科研业务费专项资金(3132019355)
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根据空间众包任务类型的多样化特点,构建空间众包任务分配模型并提出基于预测算法的在线任务分配策略。在批处理模式下,将最大分数任务分配问题转化为寻找二分图最大权匹配问题,通过匈牙利算法对其进行求解得到每个时间片的最大分数,并利用预测算法使得工人在完成该任务后尽可能处于任务密集区域,避免出现工人没有合适任务可执行的情况发生,实现模型的最优在线任务分配。在滴滴快车数据集上的实验结果表明,与BASIC、LLEP和CDP策略相比,该策略在整个时间段内的总任务分配数量最多能提高10%,具有更高的任务分配效率与质量。
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