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时空众包中的多轮跨平台在线匹配

Journal of Taiyuan University of Technology(2024)

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摘要
[目的]为了解决传统单平台任务分配中的供需不平衡问题,跨平台在线匹配成为了一种新兴解决方案,它允许多个类似的平台建立合作关系,将无法完成的任务发送给其他平台,增加任务被接受的概率.然而,目前的跨平台在线匹配都只考虑了单轮的匹配过程,难以在多平台竞争中找到良好的决策结果.为了解决以上不足,研究了多轮跨平台在线匹配问题,并提出了基于贪心的多轮匹配算法和基于多方博弈的匹配算法.[方法]基于贪心的多轮匹配算法通过将任务进行多轮转发和匹配,由平台贪心地选择高收益的任务来完成,以提高任务完成的效率.基于多方博弈的匹配算法则通过建立合作平台之间的激励机制,计算满足纳什均衡的任务分配策略,让平台在竞争中寻找更优的策略,从而实现整体性能的提升.[结果]实验结果表明本文的算法可以提高平台的总收入,体现了本文工作的效果和效率.
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关键词
spatial-temporal crowdsourcing,task assignment,online matching,game theory,greedy
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