【摘要】：隨著移動(dòng)設(shè)備的普及以及無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)的快速下降,空間眾包作為一種集群眾智慧于一身的新型框架,廣泛地用于解決和位置相關(guān)的問(wèn)題(如外賣配送)。工人必須實(shí)際行駛到任務(wù)指定位置才可以完成任務(wù)。本文研究空間眾包領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題 任務(wù)分配問(wèn)題,即在滿足任務(wù)和工人雙方限制條件的基礎(chǔ)上,采用合理的任務(wù)分配方案,最大化任務(wù)分配數(shù)量。目前主流的任務(wù)分配方法主要是從特定場(chǎng)景出發(fā),通過(guò)近似解算法,逼近最大化任務(wù)分配數(shù)量的目標(biāo)。然而,大部分的任務(wù)分配算法對(duì)場(chǎng)景的限制條件過(guò)多,基于貪心策略的近似解算法通常會(huì)陷入局部最優(yōu)的結(jié)果中。和以往方法相比,本文主要關(guān)注如何使用精確解算法,解決最大化全局任務(wù)分配數(shù)量的問(wèn)題,具體研究?jī)?nèi)容如下:(1)本文著重研究了空間眾包中的任務(wù)分配問(wèn)題,介紹了已有的分配方案,描述了具有代表性的各類算法的優(yōu)勢(shì),并分析了其中存在的問(wèn)題。(2)本文首次研究工作時(shí)間約束下的最優(yōu)任務(wù)分配問(wèn)題,該模式中工人具有不同工作時(shí)長(zhǎng),其完成任務(wù)的能力和最晚工作時(shí)間相關(guān),該問(wèn)題消除了以往研究中為工人添加的諸多不切實(shí)際的限制,更加貼近實(shí)際問(wèn)題。(3)本文創(chuàng)新性地提出了基于樹(shù)分解技術(shù)的精確解算法,根據(jù)工人任務(wù)重疊情況為工人劃定分組,并使用搜索樹(shù)結(jié)構(gòu)重新組織工人分組,最后提出了啟發(fā)式深度優(yōu)先算法搜索全局最優(yōu)的分配方案。此外,為提升搜索算法的效率,本文提出三種優(yōu)化策略,極大地減少了搜索的次數(shù)。(4)本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析了關(guān)鍵參數(shù)對(duì)本方案效率的影響,并和已有的最佳任務(wù)分配方案進(jìn)行對(duì)比,展示出本算法的有效性。
【學(xué)位授予單位】：蘇州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP301.6

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本文編號(hào)：2803851