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关于众包平台出现的问题的解决方法

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关键字：空间众包模型局部灵敏度分析模糊评价法

随着科技的发展，一种基于移动互联网下的新型服务模式“拍照赚钱”进入到了我们的视野当中，该模式是通过下载手机APP的方式，完成注册，成为其会员，用户可以在APP上获取拍照任务，完成后即可得到任务所标定的酬金。这种新型的自助式劳务众包平台相比较于传统的市场调查，拥有明显的优势，能够更加真实准确的为企业进行信息的收集和商业的检查，于此同时还能够缩短调查的周期，大量的减少成本的投入。任务价格是该自助式劳务众包平台中最为关键的环节，只有价格定位合理，才能够保证商品的畅销与平台的运行。

1空间众包分配模型的建立

空间众包领域主要解决的问题由三部分构成，包括任务分配、任务规划和隐私保护。全局优化研究就是针对任务分配问题的，它是空间众包领域中的核心问题之一；局部优化研究是针对任务规划问题的，该问题是从众包工人的角度出发,实现工人收益的最大化。

2灵敏度分析模型

灵敏度分析是研究一个因素或者一个系统的状态或输出变化对整体或周围条件变化的敏感程度的影响。在研究原始数据不准确或发生变化时常采用最优化方法中灵敏度分析来确定最优解的稳定性。灵敏度分析即可做定性评价也可定量分析模型参数误差对模型结果产生的影响，是模型校正和模型参数优化的一种有力工具，研究意义重大。灵敏度分析分为全局灵敏度分析和局部灵敏度分析两类。两者的区别在于：全局灵敏度分析是指多个因素变化时，考虑各个因素的变化程度及相互作用对模型的影响大小，而局部灵敏度分析是指单个影响因素变化时，对模型的影响大小。当一个基变量的cj发生变化时，变化量为cj，令cj在CB中的第k行，研究非基变量xj机会成本的变化。

综合考虑价格、任务位置和会员地理位置等各项指标，容易发现未被完成的任务主要原因是价格定的偏低，但也有少量价高仍未被完成的任务，这是因为任务位置距离会员集中地区的地理位置较远造成的。

3模型的评价

模型优点：1）本文构建的模型为空间众包模型，能够将众包任务、众包会员信誉、众包地点以及众包价格整合在一起，比传统的平面化模型难度更高，能够很好的解决问题。2）本文采用了灵敏度分析的方法，将任务、会员等各个信息作为一个因素或者系统来看待，当它们中任何一个或者一部分发生变化时，都会影响最终的价格，进而影响最后的结论。3）本文的评价模型采用结合层次分析法，对新旧价格方案进行了系统客观的评价，根据评价结果优化改进方案，验证模型的优越性和合理性。

模型缺点：1）本文的模型需要与实际情况相结合，通过大量数据对其分析验证，然后对模型进一步修正。2）本文的层次分析法具有主观性，这会对客观真实的数据及假设产生一定的影响，进而影响最后结果。

参考文献：

[1]余胜威．MATLAB数学建模经典案例实践[M]．北京：清华大学出版社，2015：201-209．

[2]余胜威．MATLAB优化算法案例分析与应用[M]．北京：清华大学出版社，2015：351-359．

[3]郁磊．MATLAB智能算法30个案例分析[M]．北京：北京航空航天大学出版社，2015：27．

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-全文完-