CN109325671A - 一种时空众包在线任务分配方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供的一种时空众包在线任务分配方法及系统，与现有技术相比，该方法，首先根据已携带任务的众包工人的第一路径和待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务。然后，根据已携带任务的众包工人第一路径和所述筛选出的多个目标任务的路线信息，获得多个路线重合率。最后根据多个目标任务的路线信息与多个所述路线重合率信息，获得工人的对应的多个收益增长值，将收益增长值最大的目标任务分配给该已携带任务的众包工人，达到了高效的多任务分配，同时，提高了平台、商家与众包工人的收益率。

Description

一种时空众包在线任务分配方法及系统

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种时空众包在线任务分配方法及系统。

背景技术

随着移动互联网时代的到来，一种通过大众群体的智慧和协作来解决问题的新型模式-众包应运而生，本质上来说“众包”是“大众”和“外包”的结合。近年来，随着众包技术的运用和发展，带来了更多的外延需求，逐渐形成时空众包(spatiotemporalcmwdsourcing)(也称为空间众包或移动众包)，并运用在各种实时打车类应用和外卖配送平台，如滴滴出行、Uber、神州专车、美团外卖等。

所谓时空众包，是指将众包任务发起者发布的具有时空特性的众包任务分配给非特定的众包工人，并要求其完成众包任务并满足任务所指定的时空约束条件来获取一定报酬的一种新型众包模式。

但现有的众包任务分配方式是基于静态场景进行任务分配的，而由于众包工人都是一个接着一个的无规律动态出现的，因此，基于静态场景的任务分配方式无法对众包工人进行高效的多任务分配，将会导致众包工人的闲置率过高，进而存在众包任务处理效率低的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种时空众包在线任务分配方法及系统以提高多任务分配效率及合理性。

本发明的实施例是这样实现的：

一种时空众包在线任务分配方法，其特征在于，包括：根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务；所述第一路径为所述众包工人当前位置与被所述众包工人携带的所述任务的终点位置之间的路径，每个所述待分配任务具有对应的路线信息；根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率；所述路线重合率表征所述第一路径与所述路线信息在方向与距离上的重合程度；根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值；所述预期收益增长值表征所述目标任务被所述众包工人完成后获得的收益的相对大小；将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人。

优选地，所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤，包括：根据所述第一路径和所述多个待分配任务的位置，分别获得每个所述待分配任务的第二路径；所述第一路径长度对应第一距离值，所述第二路径为所述众包工人当前位置与所述待分配任务所处位置之间的路经，所述第二路径长度对应第二距离值；根据所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值，分别获得每个所述待分配任务的众包任务损耗比；分别将每个所述待分配任务的所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，将所述众包任务损耗比小于所述损耗阈值的待分配任务作为所述目标任务。

优选地，所述根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率的步骤，包括：根据所述第一路径以及每个所述目标任务的位置，分别获得每个所述目标任务的第三距离，所述第三距离为所述目标任务所处位置与所述第一路径之间的最短距离；根据每个所述目标任务的始终路径与所述第一路径，分别获得每个所述目标任务的方向信息，所述方向信息表征所述目标任务的始终路径与所述第一路径的方向关系；所述始终路径表征所述目标任务被单独完成时的行进路线；对所述方向信息与所述第三距离分配权重并计算，获得每个所述目标任务的路线重合率。

优选地，在所述获得每个所述目标任务的路线重合率之后，且在所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值之前，所述方法还包括：根据所述路线重合率的大小，从多个所述目标任务中确定出满足预设路线重合率范围的至少一个目标任务作为候选任务；其中，所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值，包括：根据每个所述候选任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述候选任务的预期收益增长值；其中，所述将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人，包括：将具有最大的所述预期收益增长值的所述候选任务分配给所述众包工人。

优选地，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤之前，还包括：获取与已发布任务对应的第一时间差，以及所述众包工人以最短路径由当前位置移动到所述已发布任务所在位置产生的第二时间差；将所述第一时间差大于所述第二时间差所对应的已发布任务确定为待分配任务。

优选地，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤之前，还包括：分别为每个未分配工人的已发布任务划定一目标区域范围；根据所述目标区域范围被每个未分配任务的随机工人访问的概率，获得每个所述已发布任务的位置熵，所述位置熵表征已发布任务被所述未分配任务的随机工人访问的无序性；按照所述已发布任务的位置熵大小，依次为所述随机工人分配任务。。

优选地，所述依次为所述随机工人分配任务的步骤，包括：获取每个所述随机工人与所述已发布任务之间的行程开销；将与所述位置熵最小的已发布任务和该已发布任务行程开销最小的随机工人进行任务匹配；匹配成功后作为已携带任务的众包工人。

优选地，所述行程开销采用曼哈顿距离计算。

优选地，一种时空众包在线任务分配系统包括：任务筛选模块，用于根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务；所述第一路径为所述众包工人当前位置与被所述众包工人携带的所述任务的终点位置之间的路径，每个所述待分配任务具有对应的路线信息；路线计算模块，用于根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率；所述路线重合率表征所述第一路径与所述路线信息在方向与距离上的重合程度；收益计算模块，用于根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值；所述预期收益增长值表征所述目标任务被所述众包工人完成后获得的收益的相对大小；分配模块，用于将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人。

优选地，所述任务筛选模块包括：第二路径获取单元，用于根据所述第一路径和所述多个待分配任务的位置，分别获得每个所述待分配任务的第二路径；所述第一路径长度对应第一距离值，所述第二路径为所述众包工人当前位置与所述待分配任务所处位置之间的路经，所述第二路径长度对应第二距离值；任务损耗比获取单元，用于根据所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值，分别获得每个所述待分配任务的众包任务损耗比；比较单元，用于分别将每个所述待分配任务的所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，将所述众包任务损耗比小于所述损耗阈值的待分配任务作为所述目标任务。

与现有技术相比，本发明实施例的时空众包在线任务分配方法及系统具有以下有益效果：

本发明中通过对已携带任务的众包工人的第一路径和待分配任务的位置关系筛选出符合要求的待分配任务，排除距离不合理的任务，可保证众包工人领取任务距离的合理性。然后将各个目标任务的路线信息与众包工人正在行进的第一路径与计算得到路线重合率，路线重合程度越高的待分配任务可表示越适合该众包工人，进一步可筛选出更加匹配的目标任务。在路线匹配的情况下，明确了不同目标任务的路线信息后，再对众包工人领取该任务及完成该任务的获得收益的相对大小进行核算，最后得到众包工人的收益增长值，以此衡量对于该众包工人而言最为匹配的目标任务。在待分配任务中筛选出最后分配的目标任务的过程，可时刻在众包工人移动过程中根据实时的第一路径进行计算，保证对众包工人状态的时效性，达到动态的多任务的高效的任务分配效果，提高了众包任务的处理效率，由于动态分配任务降低了众包工人的闲置率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明较佳实施例提供的服务器与本地终端进行交互的示意图。

图2为本发明第一实施例提供的一种时空众包在线任务分配方法的流程图。

图3为图2的步骤S11的具体步骤的流程图。

图4为图2的步骤S12的具体步骤的流程图。

图5为本发明第二实施例提供的一种时空众包在线任务分配方法的流程图。

图6为本发明第三实施例提供的一种时空众包在线任务分配方法的流程图。

图7为本发明较佳实施例提供的一种时空众包在线任务分配方法的具体案例的任务、众包工人位置示意图。

图8为本发明较佳实施例提供的一种时空众包在线任务分配方法的具体案例的任务路线示意图。

图9为是本发明第四实施例提供的一种时空众包在线任务分配系统的功能模块示意图。

图标：100-服务器；201-本地终端；202-本地终端；300-时空众包在线任务分配系统；301-任务筛选模块；302-路线计算模块；303-收益计算模块；304-分配模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

如图1所示，是本发明较佳实施例提供的服务器100与本地终端201和本地终端202进行交互的示意图。所述服务器100通过网络与一个或多个本地终端进行通信连接，以进行数据通信或交互。所述服务器100可以是网络服务器、数据库服务器等。所述本地终端可以是个人电脑(personal computer，PC)、平板电脑、智能手机、个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)等。每一个众包工人以及任务发起方(商家或用户)在工作的时候，均可持有一个本地终端201用于与服务器100进行通信，及数据连接。

所述服务器100可为本发明的平台，在商家或需求方发布任务的时候可连接至服务器100，将任务进行发布。

需要说明的是，在本发明中众包工人、随机工人的信息可由其携带的可连接服务器100的网络设备或移动设备表示。

第一实施例

请参阅图2，是本发明较佳实施例提供的应用于图1所示的服务器(本发明整体硬件装置)的时空众包在线任务分配方法的流程图。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述。

步骤S11：筛选出多个符合预设要求的待分配任务作为目标任务。

具体的，在本步骤中，可根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务；所述第一路径为所述众包工人当前位置与被所述众包工人携带的所述任务的终点位置之间的路径，每个所述待分配任务具有对应的路线信息。通过该步骤可将待分配任务进行初步的筛选，避免任务初始位置与众包工人位置距离过远，提高任务分配的合理性。

其中，已携带任务即表示用户或商家发布了任务后已经被众包工人领取，并且众包工人正处于完成该已携带任务的过程中。待分配任务即表示商家或用户发布任务需求后还没有众包工人领取的任务。所述任务可以是运输、传达等相关任务，例如外卖的配送，出租车的运载，货物的运输等，不做限制。

其中，已携带任务可以为多个。

位置信息可以为代表该位置的坐标，也可以是代表该位置与某一特定位置的相对位置，不作限制。

如图3所示，进一步的，该步骤具体还可包括：

步骤S111：获取第二路径。

该步骤中，具体可为，根据所述第一路径和所述多个待分配任务的位置，分别获得每个所述待分配任务的第二路径；所述第一路径长度对应第一距离值，所述第二路径为所述众包工人当前位置与所述待分配任务所处位置之间的路经，所述第二路径长度对应第二距离值。第二距离值可代表众包工人领取任务的距离。

其中第一距离值和第二距离值均可采用曼哈顿距离，也可采用其他直线距离或这线距离或自定义距离进行计算。

步骤S112：获取众包任务损耗比。

根据所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值，分别获得每个所述待分配任务的众包任务损耗比。该步骤中所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值可具体表示为第二距离值和第一距离值的比值，也可为第一距离值何第二距离值得比值，不作限制。通过该步骤可以将第二距离值相对于第一距离值的长短进行量化，更加有利于比较。

步骤S113：筛选符合预设要求的待分配任务作为目标任务。

分别将每个所述待分配任务的所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，将所述众包任务损耗比小于所述损耗阈值的待分配任务作为所述目标任务。

若步骤S112中采用的第二距离值比第一距离值，那么进行比较时应当选出比损耗阈值更小的任务损耗比，其对应的任务为符合预设要求的待分配任务。

步骤S12：计算路线重合率。

该步骤中，可根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率；所述路线重合率表征所述第一路径与所述路线信息在方向与距离上的重合程度。

如图4所示，具体的本步骤S12还包括：

步骤S121：获取第三距离。

根据所述第一路径以及每个所述目标任务的位置，分别获得每个所述目标任务的第三距离，所述第三距离为所述目标任务所处位置与所述第一路径之间的最短距离。具体的，计算众包工人的位置点集合(第一路径的位置集合)到待分配任务位置的线段集合的距离，结合第一路径的起始位置、终点位置和途径点的位置及个数，计算出两者之间的最短距离(第三距离)。

通过计算得到的第三距离可将众包工人到待分配任务位置的路程降到最低，即达到最优路径，避免绕路。

步骤S122：获取目标任务的始终路径与第一路径的方向关系。

具体的，根据每个所述目标任务的始终路径与所述第一路径，分别获得每个所述目标任务的方向信息，所述方向信息表征所述目标任务的始终路径与所述第一路径的方向关系；所述始终路径表征所述目标任务被单独完成时的行进路线。

该方向关系可以是整体路线的方向角度关系。

步骤S123：计算路线重合率。

具体的，对所述方向信息与所述第三距离分配权重并计算，获得每个所述目标任务的路线重合率。通过权重分配对路线的重合率进行计算可以避免两条任务路线方向相同但相距较远的情况，或者两条任务路线仅仅在某一位置距离较近，但是整体方向相差较远。该计算方式可以保证众包工人可以获取到更多的同一路线的待分配任务。权重分配的大小可以根据任务的多少等其他参数进行确认，还可根据后期的使用反馈信息进行调整。

步骤S13：获取工人的对应的预期收益增长值。

根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值；所述预期收益增长值表征所述目标任务被所述众包工人完成后获得的收益的相对大小。收益增长值代表众包工人在面对不同任务时，等同时间段内所获得的收益大小(或在完成任务之后获得的净收入比率，即收益率＝1-行驶成本)，收益增长值越大表示收益越好，越有利于众包工人。

具体在所述获得每个所述目标任务的路线重合率之后，且在所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值之前(步骤S13之前)，还包括：

根据所述路线重合率的大小，从多个所述目标任务中确定出满足预设路线重合率范围的至少一个目标任务作为候选任务，将路线重合率较低的进行过滤，路线重合率的范围可以根据市场任务量、任务距离等进行调整。

其中，所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值，包括：

根据每个所述候选任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述候选任务的预期收益增长值；即对候选人物进行二次筛选，避免出现路线重合率较高的目标任务，但对于众包工人而言预期收益值相对较低的情况。

其中，所述将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人，包括：

将具有最大的所述预期收益增长值的所述候选任务分配给所述众包工人。保障了众包工人在完成任务的时候可以兼顾最大化收益，实现双赢。

具体收益值的计算还可以考虑众包工人在空闲状态下的行驶成本。

步骤S14：进行任务分配。

即，将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人。

另外需要说明的时，在上述方法步骤执行中，为了避免众包工人被强制分配任务；更加人性化的优化，可以在任务分配时提醒众包工人是否接受，并设置选择时间，当众包工人拒绝接收任务时，该被拒绝的目标任务就将在下次计算的时候排除在外，不再匹配到该众包工人。

第二实施例

请参照图5，在本实施中，与第一实施例不同的是，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和待分配任务的位置信息，筛选出多个符合预设要求的待分配任务的步骤之前(即步骤S11)，还包括：

步骤S101：待分配任务的选定。

获取与已发布任务对应的第一时间差，以及所述众包工人以最短路径由当前位置移动到所述已发布任务所在位置产生的第二时间差；将所述第一时间差大于所述第二时间差所对应的已发布任务确定为待分配任务。。

已发布任务，即表示用户/商家、需求方已在平台上发布的任务；第一时间差表示两个任务发布之间的时间差，例如可以是最新发布的任务与众包工人已携带任务的发布时间的差值。通过该步骤的计算和约束可保证待分配任务与众包工人足够接近，避免众包工人绕路赶到距离较远的任务位置，同时保证任务等待时间结束前被众包工人领取。

第三实施例

如图6所示，在本实施中，与第一实施例不同的是，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和待分配任务的位置信息，筛选出多个符合预设要求的待分配任务的步骤之前(即步骤S11)，还包括：

步骤S21：分别为每个未分配工人的已发布任务划定一目标区域范围。该区域范围可以为圆形区域，可通过GPS、北斗导航或无线基站的形式进行定位获取和划定，保证分配时的距离合理，也可根据城市道路、小区范围等进行划定。

步骤S22：获取随机工人的位置熵。

根据所述目标区域范围被每个未分配任务的随机工人访问的概率，获得每个所述未分配任务的随机工人的位置熵，所述位置熵表征已发布任务被所述未分配任务的随机工人访问的无序性；随机工人，即未领取任务的随机移动的工人，通过概率统计，来判定一个随机工人经常出没的位置、地段，并且了解该随机工人与已发布任务之间的访问关系。计算目标区域范围被访问的概率可以统计历史数据，或定义某一时段具有代表性的数据，并且定期对数据做出更新，保证时效性。一个任务的目标区域范围可能出现多个随机工人。

另外，可以设定一个位置熵阈值，将位置熵过高的任务进行剔除，保留未超过阈值的已发布任务。保证，最终所匹配的已发布任务的合理性。

步骤S23：获取每个所述随机工人与所述已发布任务之间的行程开销。该行程开销可以是随机工人与已发布任务位置之间的曼哈顿距离或领取到该任务所需要行进的路程。

步骤S24：将与所述位置熵最小的所述未分配任务的随机工人和与该随机工人之间行程开销最小的任务进行匹配；匹配成功后作为已携带任务的众包工人。已携带任务的众包工人在完成已携带任务的过程中，即可通过步骤S11开始进行多任务的继续领取计算，增加众包工人的收入。

通过步骤S23与步骤S24可以保障多个任务之间筛选出位置熵最小的已发布任务，而位置熵低的已发布任务可使得该众包工人在这多个任务之间相对于其他工人具有更高的路线规划效率，在完成任务的过程中将领取其他任务时路线以及距离将更加匹配。

上述的行程开销可采用曼哈顿距离计算。

为了使本发明的上述步骤更加易于理解，本发明针对上述实施例以案例进行说明，具体如下：

定义1：众包任务

时空众包任务定义为t＝<i_t,e_t,r_t,p_t,d_t,f_t>，其中i_t为任务t的起始位置，e_t为任务t的终点位置，r_t为任务t的范围半径，p_t为任务发布时间，d_t为任务截止时间，f_t为任务t所对应的报酬。

定义2：众包工人

时空众包工人是指具体执行众包任务的人，定义为w＝<l_w，a_w，d_w，r_w，c_w，s_w>，其中l_w为工人w当前的位置，a_w为抵达平台的时间，d_w为离开平台的时间，r_w为工人w所能接受任务的范围半径，c_w为w的任务容量，s_w为w的历史任务成功率。

定义3：时空众包任务发布者

时空众包任务发布者是指众包任务的发起人，任务的起终点位置、发布和截止时间等属性均由其来设定，定义为r＝<l_r,a_r,d_r,s_r>，其中l_r为发布者r的位置，a_r为发布者进入平台的时间，d_r为发布者离开平台的时间，s_r为发布者的行程支出。

定义4：时空众包环境下的在线任务分配问题

在时空众包平台中，给定一组众包任务T，一组众包工人W，和效用函数U(t,w)，TSC-OTA问题的目的是找到一个分配A，使得任务分配的总效用最大化，即为MaxSum(A)＝Σ_{t∈T，w∈W}U(t,w)，其满足以下约束：

(1)平台应在众包任务截止时间d_t之前给出相应的任务分配结果；

(2)任务分配一旦给出，则不能改变；

(3)任务分配A中包含的任务t必须在以l_w为圆心、r_w为区域半径的范围内。

定义5：众包工人收益率(众包工人的收益增长信息)

众包工人收益率是指众包工人完成任务之后获得的净收入比率，定义为i_w＝1-w_c(w_c∈(0,1])，其中w_c表示众包工人在空闲状态下行驶的成本，在这里为了简化问题和计算，我们假定所有众包工人的成本都是一样且恒定不变的。

例如：如图8所示，当前区域中有3个众包工人w₁(1,1)，w₂(4,3)，w₃(9,2)和5个众包任务t₁(1,3)，t₂(4,2)，t₃(4,4)，t₄(8,1)，t₅(10,3)。由于本发明所有距离均为曼哈顿距离，故图中一个格子可代表一个单位距离。为了方便计算，我们用圆的大小来表示任务的区域范围。

设当前任务t₁所在的区域R₁被访问的总数其中w₁访问1次，w₂访问1次，w₃未访问；任务t₂所在的区域R₂被访问的总数其中w₁访问2次，w₂访问3次，w₃访问1次；任务t₃所在的区域R₃被访问的总数其中w₁访问1次，w₂访问3次，w₃访问1次；任务t₄所在的区域R₄被访问的总数其中w₁未访问，w₂访问1次，w₃访问2次；任务t₅所在的区域R₅被访问的总数其中w₁访问2次，w₂访问1次，w₃访问1次，可得出如表1所示的结果：

表1：工人在各区域出现的概率

经计算可得：

(C为：任意常数，可根据单位选取进行确定)。

此时位置熵：E(R₁)＝E(R₅)＜E(R₃)＜E(R₄)＜E(R₂)，若g＝2(g表示分配阈值，即选取前2个任务进行分配，具体g的取值可根据平台需求、工人数量、任务数量等进行确定)，则任务t₁和t₅将作为候选任务进行下一步的计算。

由图8可知，d(t₁,w₁)＝2,d(t₁,w₂)＝3,d(t₁,w₃)＝8,此时距离任务t₁最近的工人为w₁，同理d(t₅,w₁)＝10,d(t₅,w₂)＝5,d(t₅,w₃)＝2，此时距离任务t₅最近的工人为w₃，算法将众包工人w₁和w₃作为候选众包工人。

例如：任务T，工人W在坐标中的位置如图8所示。由于本章节所有距离均为曼哈顿距离，故图中一个格子可代表一个单位距离(在前文中，我们假定众包工人以恒定的速度匀速行驶，所以在本例中一个方格代表一个单位时间，一个单位时间为十分钟)。

设集合T,W中元素信息见表2。假设任务损耗比的动态阈值λ＝0.2，为方便计算将每个任务的途径点的个数都设成同样的，即f＝3。

表2任务和工人信息表

设当前区域内有w₁,t₁,t₂,t₃,t₄,t₅，(w₁,t₁)是根据步骤一的算法已完成的分配且工人w₁已按照t₁的路线开始行驶，当t₂,t₃,t₄,t₅陆续出现后，我们可以进行任务分配计算，如下：

(1)计算任务时间差(即待分配任务的选定)。众包工人w₁从9:00开始按照t₁开始行驶，当w₁行驶至(3,1)时，t₅出现，此时D₅(t,t_now)＝(p_t5-p_t1)-mint_d(5,1)＝-10＜0，由于t₅不符合任务时间差的约束，故t₅不可以进行下一步的计算。当w₁行驶至(3.5,1)时，t₄出现，此时D₄(t,t_now)＝(p_t4-p_t1)-mint_d(4,1)C_p＝-10＜0，由于t₄不符合任务时间差的约束，故t₄不可以进行下一步的计算。当w₁继续行驶至(4,1)时，t₂和t₃同时出现，此时D₂(t,t_now)＝(p_t2-p_t1)-mint_d(2,1)＝0，D₃(t,t_now)＝(p_t3-p_t1)-mint_d(3,1)＝10＞0，由于t₂和t₃符合任务时间差的约束，可进行下一步的计算。

(2)计算任务损耗比。t₁的行程距离为d(e_t1-i_t1)＝10，t₂和t₃与w₁之间的为d(l_w-i_t2)＝2，d(l_w-i_t3)＝1，此时任务损耗比任务损耗比由于我们假设λ＝0.2，t₂和t₃均不高于任务损耗比的约束，可进行下一步的计算。

(3)计算路线重合率。为方便计算，将每个任务的途径点的个数都设成相同，即f₂＝f₃＝3。t₂和t₃的途径点是一样的。此时，众包工人的路线的点的集合到目标任务的线段集合的距离，即第三距离计算为：

由于此时w₁已行驶至(4,1)时，t₂和t₃与w₁之间的角度分别为0°和14°(众包工人的当前行进方向与目标任务的路线方向之间的角度，具体的为众包工人当前位置与已进行的任务终点的直线与目标任务起始点的直线之间的夹角)，若α＝1可得出路线重合率为：

通过R_c2和R_c3计算可知任务t₂和t₃的方差为0.0365，假设C＝0.1，可得由于此时只有两个备选任务，则将t₂和t₃作为候选任务进行下一步的计算。

(4)计算众包工人的收益增长率(计算预期收益增长值)。由图可知，d(e_t3-s_t3)＝8，d_a＝1+3＝4，故d＝4+8＝12。假设δ＝0.5，目标任务的任务单价为per＝1.5，可得出S_r3＝0.8×1.5×10＝12。假设众包工人在空闲状态下行驶的成本w_c＝0.5，则众包工人的收益率i_w＝1-w_c＝1-0.5＝0.5，此时I₂＝0.8×1.5×(10+7)-1.5×0.5×5-1.5×10＝1.65＞0I₃＝0.8×1.5×(10+8)-1.5×0.5×4-1.5×10＝3.6＞0，可得出预期收益增长值：

显然则算法做出分配<t₃,w₁>，工人w₁分配到t₃更新路线继续行驶，直到新的任务出现算法再进行计算。

第四实施例

如图9所示，该图视出了本发明提供的一种时空众包在线任务分配系统300的功能模块示意图，该系统包括：

任务筛选模块301，用于根据已携带任务的众包工人的第一路径和待分配任务的位置信息，筛选出多个符合预设要求的待分配任务。

具体的，所述任务筛选模块301包括：第二路径获取单元，用于根据所述第一路径和所述待分配任务的位置信息，获得第二路径；所述第一路径的长度对应第一距离值，所述第二路径的长度对应第二距离值。任务损耗比获取单元，用于根据所述第一距离值和所述第二距离值的比值，获得众包任务损耗比。比较单元，用于将所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，筛选出多个符合预设要求的待分配任务。

路线计算模块302，用于根据已携带任务的众包工人第一路径和所述筛选出的多个符合预设要求的待分配任务的路线信息，获得多个路线重合率信息。

收益计算模块303，用于根据多个所述筛选出的符合预设要求的待分配任务的路线信息与多个所述路线重合率信息，获得该已携带任务的众包工人的对应的多个收益增长信息。

分配模块304，选择待分配任务中所对应的收益增长信息最优的分配给该已携带任务的众包工人。

综上所述：本发明中提供的一种时空众包在线任务分配方法及系统，通过对待分配任务进行筛选用于匹配合适的众包工人，保障众包工人与任务之间匹配距离的合理性，然后根据符合初步要求的任务进行计算，将路线重合率最高的任务或较高的任务筛选出来，保证众包工人被分配的多个任务具有大致相同的路线，提高任务完成效率；最后根据路线重合率较高的任务，并且分配任务距离也合理的任务，计算任务的对众包工人的收益增长值；最后将收益最大/最好的任务优选的分配给众包工人，对于随机出现的每个众包工人都可采用此方法进行任务分配，分配过程中对众包工人进行了实时分析，保障了多任务分配的时效性以及众包工人的收益率，达到了平台、众包工人以及任务发布者或需求者多赢的结果。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种时空众包在线任务分配方法，其特征在于，包括：

根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务；所述第一路径为所述众包工人当前位置与被所述众包工人携带的所述任务的终点位置之间的路径，每个所述待分配任务具有对应的路线信息；

根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率；所述路线重合率表征所述第一路径与所述路线信息在方向与距离上的重合程度；

根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值；所述预期收益增长值表征所述目标任务被所述众包工人完成后获得的收益的相对大小；

将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤，包括：

根据所述第一路径和所述多个待分配任务的位置，分别获得每个所述待分配任务的第二路径；所述第一路径长度对应第一距离值，所述第二路径为所述众包工人当前位置与所述待分配任务所处位置之间的路经，所述第二路径长度对应第二距离值；

根据所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值，分别获得每个所述待分配任务的众包任务损耗比；

分别将每个所述待分配任务的所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，将所述众包任务损耗比小于所述损耗阈值的待分配任务作为所述目标任务。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率的步骤，包括：

根据所述第一路径以及每个所述目标任务的位置，分别获得每个所述目标任务的第三距离，所述第三距离为所述目标任务所处位置与所述第一路径之间的最短距离；

根据每个所述目标任务的始终路径与所述第一路径，分别获得每个所述目标任务的方向信息，所述方向信息表征所述目标任务的始终路径与所述第一路径的方向关系；所述始终路径表征所述目标任务被单独完成时的行进路线；

对所述方向信息与所述第三距离分配权重并计算，获得每个所述目标任务的路线重合率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述获得每个所述目标任务的路线重合率之后，且在所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值之前，所述方法还包括：

根据所述路线重合率的大小，从多个所述目标任务中确定出满足预设路线重合率范围的至少一个目标任务作为候选任务；

其中，所述根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值，包括：

根据每个所述候选任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述候选任务的预期收益增长值；

其中，所述将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人，包括：

将具有最大的所述预期收益增长值的所述候选任务分配给所述众包工人。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤之前，还包括：

获取与已发布任务对应的第一时间差，以及所述众包工人以最短路径由当前位置移动到所述已发布任务所在位置产生的第二时间差；

将所述第一时间差大于所述第二时间差所对应的已发布任务确定为待分配任务。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，在所述根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务的步骤之前，还包括：

分别为每个未分配工人的已发布任务划定一目标区域范围；

根据所述目标区域范围被每个未分配任务的随机工人访问的概率，获得每个所述已发布任务的位置熵，所述位置熵表征已发布任务被所述未分配任务的随机工人访问的无序性；

按照所述已发布任务的位置熵大小，依次为所述随机工人分配任务。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述依次为所述随机工人分配任务的步骤，包括：

获取每个所述随机工人与所述已发布任务之间的行程开销；

将与所述位置熵最小的已发布任务和该已发布任务行程开销最小的随机工人进行任务匹配；匹配成功后作为已携带任务的众包工人。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述行程开销采用曼哈顿距离计算。

9.一种时空众包在线任务分配系统，其特征在于，所述系统包括：

任务筛选模块，用于根据已携带任务的众包工人的第一路径和多个待分配任务的位置，筛选出多个符合预设距离要求的待分配任务作为目标任务；所述第一路径为所述众包工人当前位置与被所述众包工人携带的所述任务的终点位置之间的路径，每个所述待分配任务具有对应的路线信息；

路线计算模块，用于根据所述第一路径和每个所述目标任务的路线信息，获得每个所述目标任务的路线重合率；所述路线重合率表征所述第一路径与所述路线信息在方向与距离上的重合程度；

收益计算模块，用于根据每个所述目标任务的所述路线信息和所述路线重合率，获得每个所述目标任务的预期收益增长值；所述预期收益增长值表征所述目标任务被所述众包工人完成后获得的收益的相对大小；

分配模块，用于将具有最大的所述预期收益增长值的所述目标任务分配给所述众包工人。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述任务筛选模块包括：

第二路径获取单元，用于根据所述第一路径和所述多个待分配任务的位置，分别获得每个所述待分配任务的第二路径；所述第一路径长度对应第一距离值，所述第二路径为所述众包工人当前位置与所述待分配任务所处位置之间的路经，所述第二路径长度对应第二距离值；

任务损耗比获取单元，用于根据所述第一距离值和与每个所述待分配任务对应的所述第二距离值的比值，分别获得每个所述待分配任务的众包任务损耗比；

比较单元，用于分别将每个所述待分配任务的所述众包任务损耗比与预设的损耗阈值进行比较，将所述众包任务损耗比小于所述损耗阈值的待分配任务作为所述目标任务。