“拍照赚钱”任务定价的优化设计模型

刘宇飞 毕意舜 陈康宇

摘要：分析了现有的任务定价规律，找出了导致任务未完成的原因，在兼顾会员和企业利益的前提下，首先建立了任务定价优化模型，在此基础上又建立了任务打包发布时的定价方案模型，并进一步探索出分时段优化方案。运用多目标遗传算法在Matlab环境下编程求解，将各优化的定价方案实施效果与原定价方案进行对比，同时通过所建立的任务定价方案的评价指标体系对各定价方案的实施效果做出评价。

关键词：K-均值聚类;高斯—牛顿法;多目标遗传算法;任务定价方案

中图分类号：F23文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.05.041

随着互联网技术的不断发展，基于移动互联网的自助式劳务众包平台的“拍照赚钱”应用程序应运而生。企业通过此应用程序发布需要被完成的任务，用于商业检查和信息搜集。而设计应用程序时任务的定价是其核心要素。本文通过SPSS软件分析相关性较高的指标，再使用Matlab编程对已有样本数据进行非线性回归，提取已有的任务定价规律以及构建任务成功率预测模型。最后采用分时发布策略和打包发布策略完成定价优化模型。

1模型假设

在建立数学模型时，为简化问题，挖掘问题本质，我们在建立模型时做出了如下假设：（1）各任务完成难易程度相同;（2）会员信誉度反映过往任务完成情况;（3）假设被预定任务均被完成;（4）假设信誉度高会员享有优先预定资格。

2模型建立

2.1确定现有任务定价规律分析

（1）任务所处城市的确定。

首先找出任务集中地区域，再将区域中心的经、纬度和地图进行对照，即可确定所有任务所处的若干城市。对于任务集中区域的确定，考虑基于K-均值聚类的方法，将所有任务依据经、纬度的相近程度进行聚类，从而得到所有任务集中分布的若干位置。

基于非线性最小二乘法的原理，采用Matlab中的高斯—牛顿法对未知系数进行确定。

2.2任务定价方案的评价指标体系

为了评价任务定价方案的实施效果，需要建立评价指标体系，结合对问题的分析，确定评价指标体系中存在任务总完成比例、任务总定价、任务定价效率、会员满意度和会员参与积极性5个指标。

2.3任务定价方案优化模型

（1）任务成功率预测模型的建立。

基于相关性分析，确定平均距离、任务标价、交通便利度和标价占最低工资比例这四个参数作为变量，对任务执行情况进行多项式非线性回归，可以得到任务成功率预测模型预测完成情况与实际完成情况对比后，发现平均偏差为10.2%，检验精准度达到89.8%。

（2）考虑时间分布后的模型优化。

探索任务分时间段分布的优化方案。分析发现总配额数在某一时刻之前满足指数减少规律，而之后出现配额量堆积，导致预定配额利用率大幅下降。针对原方案中配额利用率偏低的问题，进行优化处理，最终各项指标均有提高。

2.4任务打包发布时的定价方案模型

首先对任务之间的距离进行计算，然后通过聚类将距离相近的任务分群。最后根据任务群周边信息和打包策略确定最终的定价方案。对比分析任务标价情况，发现打包后任务标价分布更加密集，任务标价相比打包前更加统一，更有利于提高任务成功率。

3算例分析

以下对2017年高教社杯全国数学建模试题B题的实验数据进行算例分析。

结合所建立的评价指标体系，运用多目标遗传算法

观察图2可知，优化方案总定价没有明显增长，保证了企业的长久发展;优化方案任务完成比例和定价效率有所提升;會员满意度和可持续参与性有所提升，表示定价方案具有长久发展的潜力。综合上述分析，优化任务定价方案实施效果优于原方案。

4结束语

本文针对“拍照赚钱”应用程序所建立的任务定价优化设计模型，改善了现有定价方案的任务完成情况，对现有的任务定价方案的改进提供了较大的帮助。并且提出了一套较为合理的评价指标体系，该评价指标体系还可用于评价现实生活中其他定价方案的优劣。

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