“拍照賺錢”任務定價的優化設計模型

劉宇飛 畢意舜 陳康宇

摘要：分析了現有的任務定價規律，找出了導致任務未完成的原因，在兼顧會員和企業利益的前提下，首先建立了任務定價優化模型，在此基礎上又建立了任務打包發布時的定價方案模型，并進一步探索出分時段優化方案。運用多目標遺傳算法在Matlab環境下編程求解，將各優化的定價方案實施效果與原定價方案進行對比，同時通過所建立的任務定價方案的評價指標體系對各定價方案的實施效果做出評價。

關鍵詞：K-均值聚類;高斯—牛頓法;多目標遺傳算法;任務定價方案

中圖分類號：F23文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.05.041

隨著互聯網技術的不斷發展，基于移動互聯網的自助式勞務眾包平臺的“拍照賺錢”應用程序應運而生。企業通過此應用程序發布需要被完成的任務，用于商業檢查和信息搜集。而設計應用程序時任務的定價是其核心要素。本文通過SPSS軟件分析相關性較高的指標，再使用Matlab編程對已有樣本數據進行非線性回歸，提取已有的任務定價規律以及構建任務成功率預測模型。最后采用分時發布策略和打包發布策略完成定價優化模型。

1模型假設

在建立數學模型時，為簡化問題，挖掘問題本質，我們在建立模型時做出了如下假設：（1）各任務完成難易程度相同;（2）會員信譽度反映過往任務完成情況;（3）假設被預定任務均被完成;（4）假設信譽度高會員享有優先預定資格。

2模型建立

2.1確定現有任務定價規律分析

（1）任務所處城市的確定。

首先找出任務集中地區域，再將區域中心的經、緯度和地圖進行對照，即可確定所有任務所處的若干城市。對于任務集中區域的確定，考慮基于K-均值聚類的方法，將所有任務依據經、緯度的相近程度進行聚類，從而得到所有任務集中分布的若干位置。

基于非線性最小二乘法的原理，采用Matlab中的高斯—牛頓法對未知系數進行確定。

2.2任務定價方案的評價指標體系

為了評價任務定價方案的實施效果，需要建立評價指標體系，結合對問題的分析，確定評價指標體系中存在任務總完成比例、任務總定價、任務定價效率、會員滿意度和會員參與積極性5個指標。

2.3任務定價方案優化模型

（1）任務成功率預測模型的建立。

基于相關性分析，確定平均距離、任務標價、交通便利度和標價占最低工資比例這四個參數作為變量，對任務執行情況進行多項式非線性回歸，可以得到任務成功率預測模型預測完成情況與實際完成情況對比后，發現平均偏差為10.2%，檢驗精準度達到89.8%。

（2）考慮時間分布后的模型優化。

探索任務分時間段分布的優化方案。分析發現總配額數在某一時刻之前滿足指數減少規律，而之后出現配額量堆積，導致預定配額利用率大幅下降。針對原方案中配額利用率偏低的問題，進行優化處理，最終各項指標均有提高。

2.4任務打包發布時的定價方案模型

首先對任務之間的距離進行計算，然后通過聚類將距離相近的任務分群。最后根據任務群周邊信息和打包策略確定最終的定價方案。對比分析任務標價情況，發現打包后任務標價分布更加密集，任務標價相比打包前更加統一，更有利于提高任務成功率。

3算例分析

以下對2017年高教社杯全國數學建模試題B題的實驗數據進行算例分析。

結合所建立的評價指標體系，運用多目標遺傳算法

觀察圖2可知，優化方案總定價沒有明顯增長，保證了企業的長久發展;優化方案任務完成比例和定價效率有所提升;會員滿意度和可持續參與性有所提升，表示定價方案具有長久發展的潛力。綜合上述分析，優化任務定價方案實施效果優于原方案。

4結束語

本文針對“拍照賺錢”應用程序所建立的任務定價優化設計模型，改善了現有定價方案的任務完成情況，對現有的任務定價方案的改進提供了較大的幫助。并且提出了一套較為合理的評價指標體系，該評價指標體系還可用于評價現實生活中其他定價方案的優劣。

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