建模3

基于任务吸引度的众包平台定价方案优化

摘要

本文对自助式劳务平台的运营模式及运营效果进行了分析,建立多目标规划模型对定价方案进行了优化,并加入任务打包情况对此方案进行了修改,最终应用在新项目的任务定价中。

对问题一,该项目任务点分布于四个不同城市。在分析定价规律时,考虑数据的宏观分布情况,分别以各任务点与市中心距离、各任务点处会员分布密度为回归变量,以定价为响应变量,通过回归分析研究变量间的定量关系,确定回归系数后,以会员分布密度与定价的回归方程作为定价规律判定。回归方程表明:定价在宏观上与会员分布密度呈反比例函数关系。其次,在分析任务未完成原因时,分别定义任务的距离吸引度、标价吸引度来量化距离、标价对任务完成情况的影响,将任务未完成原因归结为四方面:标价吸引度低、距离吸引度低、会员分布密度低、其它因素。

对问题二,将设计定价方案的过程视为定价方与任务完成方进行博弈的过程,在博弈论的视角下对众包任务定价方案进行了设计。首先定义了定价基准值的概念,来量化任务本身的价值。根据问题一的分析结果,任务未完成原因主要是距离吸引度、标价吸引度过低,因此在定价时,从权衡各任务点距离吸引度、标价吸引度入手,分析了任务完成过程中个体的行为规律。针对任务完成方,分析了会员预定各任务的概率;针对定价方,分析了任务被预定概率、任务被完成概率,其中任务被完成概率与由会员信誉值决定的概率修正因子有关。以任务被完成概率、定价为目标,建立了无约束多目标规划模型,利用遗传算法确定了每个任务的最优定价。最后,比较了所设计方案与原方案下任务完成比例和任务标价,很好地表现出了新方案优化效果。其中新方案的任务完成率为:0.7122,标价总额为:34112.7356。

对问题三,要求修改问题二中定价模型,从而导出适用于含任务包的任务定价方案。任务打包后,对定价方案造成的影响主要是:任务包中任务个数与会员预定限额之间的矛盾。首先,在考虑会员预定限额的基础上,确定了任务包的基准价、标价吸引度及距离吸引度。受到物流配送区域划分方法的启发,建立了基于点密度的任务聚类模型对任务进行打包处理。进而类比问题二,建立了含任务包的目标规划模型,确定最优定价,并得出此定价下的任务完成概率。与问题二中任务完成率、标价总额进行对比,结果表明,将任务打包后任务完成率提高。其中打包后的任务完成率为:0.8059,标价总额为: 36371.4592。

对问题四,针对新项目任务分布高度集中的特点,需要结合实际,对任务包内任务个数进行限制。基于任务个数上限,对问题三打包方案进行了改进,运用改进后的打包方案对任务打包后,通过建立含任务包的目标规划定价模型,确定了每项任务的定价。结果分析表明,在此方案下任务完成率为:0.5042。最后,加入任务开始预定时间指标,对众包任务的下发、预定、完成过程进行仿真分析,作为模型的改进。

关键词:会员分布密度回归分析吸引度目标规划任务聚类

1