眾包任務分配算法的改進與應用.pdf

1、眾包市場作為一種利用大量互聯(lián)網(wǎng)工人來廉價收集數(shù)據(jù)的方法在研究者之間變得非常流行。然而，眾包對于工人管理較弱，如何將多樣性任務合理分配給擁有不同未知技能工人仍然是一個亟待解決的問題。多重任務分配算法(DualTask Assigner，DTA)是一種解決眾包環(huán)境下多樣化任務分配給未知技能眾包工人問題的新型任務分配算法。不過DTA算法對不誠實的眾包工人識別較差和對高技能等級的眾包工人利用不夠充分。為此本文將改進DTA算法使其更為有效的分配任

2、務。
　　本文首先提出工人選擇算法來選出誠實的眾包工人進入到后續(xù)的任務分配中，并與眾包平臺的自動檢索系統(tǒng)(Automatic Retrieval System，ARS)進行對比發(fā)現(xiàn)工人選擇算法能夠有效的選出誠實的眾包工人，降低不誠實的眾包工人對后續(xù)任務分配的影響。其次，基于工人選擇算法的迭代結(jié)果計算眾包工人的技能等級值，并使用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)計算每個任務的基線權(quán)重值。然后，針對D

3、TA算法分配策略單一的問題，本文新增高技能等級的眾包工人多分配任務和技能等級不足的眾包工人不給予任何任務分配兩種分配策略，這樣可充分利用高技能等級的眾包工人，并確保最終任務結(jié)果擁有較高的質(zhì)量。最后，基于xTurk收集的真實實驗數(shù)據(jù)對改進后DTA算法進行實驗性分析發(fā)現(xiàn)改進后DTA算法的表現(xiàn)優(yōu)于DTA算法和隨機分配算法。
　　在本文的最后，我們使用Python和Django框架搭建一個簡易的眾包網(wǎng)站，并將改進后DTA算法的分配策略應用