多任务环境下众包平台定价方法技术

本发明专利技术公开了一种多任务环境下众包平台定价方法，克服了现有技术中，众包平台收益仍须最大化的问题。该发明专利技术含有众包任务发布者制定任务发布策略、众包平台迭代更新其价格策略，包含步骤A、众包任务发布者通知各众包平台其任务需求，各众包平台分别初始化其价格策略；步骤B、t时刻，众包任务发布者根据众包平台的价格策略P(t)计算其任务发布策略X(t)，使自身收益最大；步骤C、t+1时刻，各众包平台根据众包任务发布者的任务发布策略X(t)更新其价格策略为P(t+1)；步骤D、重复步骤B、C，经迭代得到纳什均衡下各众包平台的最优价格策略。该发明专利技术中多个众包平台之间的价格竞争关系，通过建立博弈模型，求解其纳什均衡点下多个平台之间的最优价格策略。

【技术实现步骤摘要】

该专利技术涉及一种众包平台优化定价方法，特别是涉及一种多任务环境下众包平台定价方法。
技术介绍
众包是指一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务，以自由自愿的形式，外包给非特定的网络大众的做法。众包的一般流程主要包括三个部分:众包任务发布者、众包任务平台和参与者。当任务发布者需要完成一些众包任务时，他会把相应的任务需求发送给众包任务平台，接着众包任务平台根据实际需要招募参与者去完成众包任务并且根据一定的方案给参与者回报。之后参与者把完成的任务传回众包平台，众包平台最后把成果传给任务发布者。一个有多个任务的任务发布者可能会在不同的众包平台上发布任务，而这些平台可能会基于不同的任务需求收取不同的服务费用。并且面对众包任务发布者，多个平台之间存在竞争关系，而竞争主要体现为服务费用的定价，即平台的价格策略。
技术实现思路
本专利技术克服了现有技术中，众包平台收益仍须最大化的问题，提供保证各个众包平台收益最大化一种多任务环境下众包平台定价方法。本专利技术的技术解决方案是，提供一种具有以下步骤的多任务环境下众包平台定价方法：含有众包任务发布者制定任务发布策略、众包平台迭代更新其价格策略，包含以下步骤：步骤A、众包任务发布者通知各众包平台其任务需求，各众包平台分别初始化其价格策略；步骤B、在t时刻，众包任务发布者根据众包平台的价格策略P(t)计算其任务发布策略X(t)，使自身收益最大；步骤C、在t+1时刻，各众包平台根据众包任务发布者的任务发布策略X(t)更新其价格策略为P(t+1)；步骤D、重复步骤B,步骤C，经迭代得到纳什均衡下各众包平台的最优价格策略。步骤A包括：步骤A1、众包任务发布者通知各众包平台其任务发布需求；步骤A2、各众包平台分别初始化其价格策略。步骤B包括：步骤B1、在t时刻，众包任务发布者根据各众包平台的价格策略P(t)，通过遗传算法计算出粗略的任务发布策略；步骤B2、在t时刻，基于B1得出的粗略任务发布策略，进一步通过牛顿法计算出精确的众包任务发布者的任务发布策略X(t)。步骤C包括：步骤C1、在t+1时刻，各众包平台根据步骤B在t时刻得到众包任务发布者的任务发布策略X(t)计算其基于价格的边际收益；步骤C2、在t+1时刻，各众包平台通过价格分别迭代更新其价格策略P(t+1)。步骤D包括：步骤D1、重复步骤B,步骤C，众包任务发布者根据更新后的众包平台的价格策略P(t+1)， 重新调整任务发布策略为X(t+1)，众包平台的价格策略随之更新；步骤D2、迭代计算I次停止，得到各个众包平台纳什均衡下的最优价格策略，即任一众包平台单方面的改变其价格策略都不能提升其收益。所述价格策略制定的任务发布策略为：模型中有N个相互竞争的众包平台，其价格策略为P＝(p1,p2,…,pj,…pN)，Cj为众包平台j的容量；一个众包任务发布者共有有M个众包任务，众包任务发布策略为X＝(x1,x2,…,xi,…xM)，其中xi＝(xi1,xi2,…,xij,…xiN)，xij为第i个众包任务在第j个众包平台的发布数量；众包任务发布者的总收益函数为：第i个众包任务的收益函数为：其中，αi为第i个任务的收益系数；βj为第j个众包平台的任务完成质量系数，取值范围为(0,1)。众包平台j收益为所述各众包平台分别初始化其价格策略分为以下步骤：步骤1、众包任务发布者通知各众包平台其任务发布需求并初始化其收益函数；步骤2、各众包平台初始化其价格策略。所述任务发布策略为模拟众包任务发布者在理性前提下做出任务发布策略的过程，在给定各众包平台价格策略的条件下，众包任务发布者求解最优任务发布策略，即求解如下优化问题：为提高求解最优策略的收敛速度，本模块主要分遗传算法，牛顿法两步骤计算：步骤1、在t时刻，众包任务发布者根据众包平台的价格策略，通过遗传算法计算出粗略任务发布策略；步骤2、在t时刻，基于上一步得出的粗略任务发布策略，进一步通过牛顿法计算出精确地众包任务发布者任务发布策略X(t)。所述众包平台迭代更新其价格策略：在获知任务发布策略信息后，众包平台即可完成其价格策略的更新，其主要步骤如下：步骤1、各众包平台根据众包任务发布者的任务发布策略X(t)，计算其t时刻基于价格的边际收益：其中，ε为一个很小的变化量，例如ε＝10-3；步骤2、各众包平台分别更新其t+1时刻的价格策略：其中vj＞0表示其价格策略调整的步长。所述众包平台的价格策略在采用迭代计算方法对众包平台价格不断更新，最终得到纳什均衡下的众包平台最优价格策略，其主要步骤如下：步骤1、重复步骤B中众包任务发布者的任务发布策略和步骤C中众包平台的价格策略，即，众包任务发布者根据更新后的众包平台价格策略P(t+1)，重新调整任务发布策略为X(t+1)，众包平台定价接着随之更新；步骤2、迭代I，得出纳什均衡下的各个众包平台最优价格策略，即任一众包平台单方面的改变其价格策略都不能提升其收益。与现有技术相比，本专利技术多任务环境下众包平台定价方法具有以下优点：本专利技术所使用的方法，根据斯坦科尔伯格博弈模型通过迭代计算，遗传算法，牛顿法计算平台价格。与现有技术相比，首先本方法考虑了众包平台与众包任务发布者之间的关系以及多个众包平台之间的价格竞争关系，通过建立博弈模型，求解其纳什均衡点下多个平台之间的最优价格策略，而其他相关技术中则将众包任务发布者与众包平台作为一个整体考虑，但任务发布者和平台应该区别对待，因为它们是两个独立的经济实体。其次，本专利技术中，众包平台定价使用的迭代方法，平台仅需要获知一些局部信息，如上一时刻众包任务发布者发布策略、上一时刻平台价格策略，而不需要获知众包任务发布者的收益函数，收益系数等信息，并且这些信息在实际中也是无法得到的。本专利技术假定若干个众包平台通过价格策略竞争一个众包任务发布者，吸引众包任务者使用其服务进而最大化收益。众包平台需要考虑与其他众包平台之间的竞争关系对于众包任务发布者发布策略的影响，本方法通过博弈模型以最大化各个众包平台收益为目标，平台通过预估众包任务发布者的策略而制定最优价格策略。附图说明图1是本专利技术多任务环境下众包平台定价方法的系统模型图；图2是本专利技术多任务环境下众包平台定价方法的系统流程图；图3是本专利技术多任务环境下众包平台定价方法中众包平台纳什均衡下的最优价格策略。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术多任务环境下众包平台定价方法作进一步说明：如图所示，本实施例中的方法是：一种基于斯坦科尔伯格博弈模型的多任务环境下众包平台定价方法，该方法通过迭代计算，遗传算法，牛顿法等方法，得出众包平台最优价格策略，使其收益最大化。本方法基于斯坦科尔伯格博弈模型，其中各众包任务发布平台为领导者，众包任务发布者为跟随者， 即众包任务平台先通过制定价格策略以吸引众包任务发布者使用其服务，而后众包任务发布者再根据众包平台的价格策略制定其发布策略。模型中有N个相互竞争的众包平台，其价格策略为P＝(p1,p2,…,pj,…pN)，Cj为众包平台j的容量。一个众包任务发布者共有有M个众包任务，任务发布策略为X＝(x1,x2,…,xi,…xM)，其中xi＝(xi1,xi2,…,xij,…xiN)，xij为第i个众包任务在第j个平台的发布数量。众包任务发布者的总收益函数为：第i个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：含有众包任务发布者制定任务发布策略、众包平台迭代更新其价格策略，包含以下步骤：步骤A、众包任务发布者通知各众包平台其任务需求，各众包平台分别初始化其价格策略；步骤B、在t时刻，众包任务发布者根据众包平台的价格策略P(t)计算其任务发布策略X(t)，使自身收益最大；步骤C、在t+1时刻，各众包平台根据众包任务发布者的任务发布策略X(t)更新其价格策略为P(t+1)；步骤D、重复步骤B,步骤C，经迭代得到纳什均衡下各众包平台的最优价格策略。

【技术特征摘要】
1.一种多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：含有众包任务发布者制定任务发布策略、众包平台迭代更新其价格策略，包含以下步骤：步骤A、众包任务发布者通知各众包平台其任务需求，各众包平台分别初始化其价格策略；步骤B、在t时刻，众包任务发布者根据众包平台的价格策略P(t)计算其任务发布策略X(t)，使自身收益最大；步骤C、在t+1时刻，各众包平台根据众包任务发布者的任务发布策略X(t)更新其价格策略为P(t+1)；步骤D、重复步骤B,步骤C，经迭代得到纳什均衡下各众包平台的最优价格策略。2.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：步骤A包括：步骤A1、众包任务发布者通知各众包平台其任务发布需求；步骤A2、各众包平台分别初始化其价格策略。3.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：步骤B包括：步骤B1、在t时刻，众包任务发布者根据各众包平台的价格策略P(t)，通过遗传算法计算出粗略的任务发布策略；步骤B2、在t时刻，基于B1得出的粗略任务发布策略，进一步通过牛顿法计算出精确的众包任务发布者的任务发布策略X(t)。4.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：步骤C包括：步骤C1、在t+1时刻，各众包平台根据步骤B在t时刻得到众包任务发布者的任务发布策略X(t)计算其基于价格的边际收益；步骤C2、在t+1时刻，各众包平台通过价格分别迭代更新其价格策略P(t+1)。5.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：步骤D包括：步骤D1、重复步骤B,步骤C，众包任务发布者根据更新后的众包平台的价格策略P(t+1)，重新调整任务发布策略为X(t+1)，众包平台的价格策略随之更新；步骤D2、迭代计算I次停止，得到各个众包平台纳什均衡下的最优价格策略，即任一众包平台单方面的改变其价格策略都不能提升其收益。6.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：所述价格策略制定的任务发布策略为：模型中有N个相互竞争的众包平台，其价格策略为P＝(p1,p2,…,pj,…pN)，Cj为众包平台j的容量；一个众包任务发布者共有有M个众包任务，众包任务发布策略为X＝(x1,x2,…,xi,…xM)，其中xi＝(xi1,xi2,…,xij,…xiN)，xij为第i个众包任务在第j个众包平台的发布数量；众包任务发布者的总收益函数为： F ( P , X ) = Σ i = 1 M f i ( P , x i ) ]]>第i个众包任务的收益函数为： f i ( P , x i ) = α i l o g ( 1 + Σ j = 1 N β j x i j ) - Σ j = 1 N p j x i j , ]]>其中，αi为第i个任务的收益系数；βj为第j个众包平台的任务完成质量系数，取值范围为(0,1)。众包平台j收益为7.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：所述各众包平台分别初始化其价格策略分为以下步骤：步骤1、众包任务发布者通知各众包平台其任务发布需求并初始化其收益函数；步骤2、各众包平台初始化其价格策略。8.根据权利要求1所述的多任务环境下众包平台定价方法，其特征在于：所述任务发布策略为模拟众包任务发布者在理性前提下做出任务发布策略的过程，在给定各众包平台价格策略的条件下，众包任务发布者求解最优任务发布策略，即求解如下优化问题： m a x X F ( X , P ) ]]> s . t . X ≥ 0 Σ i = 1 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志国，杨志凯，刘东军，刘伟杰，张召，
申请(专利权)人：河南蓝海通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：河南;41