CN113361775B - 一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，包括：1、任务建模阶段，按照众包时间顺序任务将任务建模为有向图模型，每个点代表一个任务时间阶段，每个报价人报出自己的价格，在图中以一条有向边表示，每条有向边代表完成从一个时间点到另一个时间点的任务；2、图的预处理阶段，按倒序顺序给每个顺序点加上一条反向的顺序边，该边的权重为0；3、求解阶段，使用堆优化的Dijkstra算法计算从起始点到终点的最短路径，最短路径经过的边即是拍卖的胜者；4、支付阶段，使用VCG机制的支付方法，即去除每一个胜者，再计算一次最短路径，两者之差即是最后给该胜者的支付价格，满足最优性，个体理性和激励相容。

Description

一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法

技术领域

本发明属于众包数据平台领域，尤其涉及一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法。

背景技术

众包指的是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(而且通常是大型的)大众志愿者的做法。随着众包的概念被Jeff Howe在2006年提出，已经成为一种新的商业模型，通过把任务众包给世界各地的工作者去完成，可以极大降低了任务的成本，提供了工作者的多样性。现在有众多众包平台开始涌现出来，如Amazon Mechanical Turk，百度众包，猪八戒网等，极大地丰富了该市场。很多传统上需要耗费大量人力和成本的任务，如数据标注，软件测试，都可以在众包平台上很好的完成。

随着传感器技术的快速发展，基于物联网、云计算、移动计算的空间定位技术和通信技术的日益成熟，手机等移动设备也可以搜集大量的信息，这就产生了众包感知任务，即将一个传统的感知任务交由大众使用移动设备去自动完成。这种方法可以适用于众多场景，如噪声监控，空气污染监控等，当人们进入某一区域的时候就可以自动使用手机等进行自动的监控，同时可以招募很多众包人员以实现时间上的全覆盖。

现有的众包流程一般是把任务发布出来，然后众包人员自愿报价去参加，可能会存在虚假报价等问题，这样会大大打击到众包人员参与的积极性，同时虚假报价会导致某些参与人可以操控这个拍卖，从而给众包发布者造成利益损失。因此本发明使用VCG机制即Vickrey-Clarke-Groves拍卖机制，是唯一满足激励相容，个体理性和最优性的机制，它需要选取最优的拍卖者作为胜者，然后给予他们相应的VCG价格，这样防止拍卖机制被操纵，保证了发布方的利益。

现有的众包求解算法一般是基于整数规划等方法，计算复杂度较高，本发明采用的Dijkstra算法是由荷兰计算机科学家狄克斯特拉于1959年提出的，因此又叫狄克斯特拉算法。是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有权图中最短路径问题。Dijkstra算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。现在一般使用堆优化版本的Dijkstra算法，可以将时间复杂度降为O(n log n)。

发明内容

本发明目的在于提供一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法,解决了传统时间覆盖度任务众包中的虚假报价和计算复杂度高的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明的具体技术方案如下：

一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，包括以下步骤：

步骤1、任务建模阶段，按照众包时间顺序任务将任务建模为有向图，将众包任务按照设定的单位时间单元进行分解，建模为图中的点，然后将报价人的价格建模为图中的加权边，报价以及任务信息在一个加权有向图中表示；

步骤2、预处理阶段，对有向图进一步处理，只留下需要经过的图节点，并且按照反向顺序为每两个相邻节点之间连上一条权重为0的边，使得求解拍卖结果转化为最短路径求解算法，在O(n log n)的复杂度完成，其中n是节点个数；

步骤3、求解最短路径，使用Dijkstra算法计算从起始点到终点之间的最短路径，其权重记为S，然后除去零权重的边之后，剩下的边所对应的拍卖者即是胜者；

步骤4、支付价格计算，本拍卖机制使用VCG价格作为给众包人员的最后支付价格，计算流程包括以下步骤：

步骤4.1、选择一个胜者，去除这个胜者所对应的有向边；

步骤4.2、使用Dijkstra算法重新计算最短路径的权重，记为S'；

步骤4.3、使用该权重S'减去原有的最短路径权重S即是最后每个胜者的支付价格；

步骤4.4、重复步骤4.1到步骤4.3直到所有的胜者的支付价格都已经被计算。

进一步的，步骤1中任务建模阶段具体包括以下步骤：

步骤1.1、设定单位时间单元，按照单位时间单元对众包任务建立图中节点；

步骤1.2、众包人员进行报价，报出自己要参与的时间段以及他的成本价格；

步骤1.3、对每个报价，在图中建立一个有向边，该边的起始点和终点是众包人员所报时间段的起始时间和结束时间，该有向边的权重是众包人员所报出的成本价格。

进一步的，步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1、按照众包人员给出的报价，在图中去除没有参与报价的时间节点；

步骤2.2、从终点到起始点，按照反向顺序给每个点及其相邻点连接上一个零权重的有向边。

本发明的一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，具有以下优点：本发明提出一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖机制，首先将最优拍卖结果的求解转化成最短路径问题，大幅降低了求解问题的复杂度，同时使用VCG拍卖机制作为最后的支付价格，能够满足激励相容，个体理性以及最优性的机制，可以防止拍卖过程被参与人员所操纵，具有现实实践意义。

附图说明

图1为本发明的一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法流程图；

图2为本发明的堆优化的Dijkstra算法的流程图；

具体实施方式

为了更好地了解本发明的目的、结构及功能，下面结合附图，对本发明一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法做进一步详细的描述。

步骤1、任务建模阶段，将复杂的众包任务按照设定的单位时间单元进行分解，根据具体情况可以分成1小时，1天，1周等，用图中的点加以表示，然后将报价人的价格建模为图中的加权边，这时，报价以及任务信息可以在一个加权有向图中表示，具体步骤如下：

步骤1.1、设定单位时间单元，按照单位时间单元对众包任务建立图中节点；

步骤1.2、众包人员进行报价，报出自己要参与的时间段以及他的成本价格；

步骤1.2、对每个报价，在图中建立一个有向边，该边的起始点和终点是众包人员所报时间段的起始时间和结束时间，该有向边的权重是众包人员所报出的成本价格。

步骤2、预处理阶段，将上一步得到的图进行进一步处理，只留下需要经过的图节点，并且按照反向顺序为每两个相邻节点之间连上一条权重为0的边，这样使得求解拍卖结果可以转化为最短路径求解算法，可以在O(n log n)的复杂度完成，其中n是节点个数，具体流程如下：

步骤2.1、按照众包人员给出的报价，在图中去除没有参与报价的时间节点；

步骤2.2、从终点到起始点，按照反向顺序给每个点及其相邻点连接上一个零权重的有向边；

步骤3、求解最短路径，根据上一步预处理好的图，使用堆优化的Dijkstra算法计算从起始点到终点之间的最短路径，然后除去零权重的边之后，剩下的边所对应的拍卖者即是胜者，具体堆优化的Dijkstra算法流程如下：

步骤3.1、初始时，队列S中只包含起点s；队列U包含除s外的其他顶点，且U中顶点的距离为起点s到该顶点的距离，不相邻的点距离为无穷大。

步骤3.2、从U中选出距离最短的顶点k，并且使用堆来优化寻找最短的顶点的过程，并将顶点k加入到S中；同时，从U中移除顶点k；

步骤3.3、更新U中各个顶点到起点s的距离；

步骤3.4、重复步骤3.2和步骤3.3，直到遍历完所有顶点。

步骤4、支付价格计算，本拍卖机制使用VCG价格作为给众包人员的最后支付价格，计算流程如下，首先去除每一个胜者，然后计算去除后的最短路径权重，使用该权重减去原有的最短路径权重即是最后每个胜者的支付价格，这样使得拍卖机制满足激励相容，个体理性和最优性的性质，具体流程如下：

步骤4.1、选择一个胜者，去除这个胜者所对应的有向边；

步骤4.2、使用Dijkstra算法重新计算最短路径的权重，记为S'；

步骤4.3、S'减去S为这个胜者的最终支付价格；

步骤4.4、重复以上过程直到所有的胜者的支付价格都已经被计算。

综上所述，本发明提出一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖机制，首先将最优拍卖结果的求解转化成最短路径问题，大幅降低了求解问题的复杂度，同时使用VCG拍卖机制作为最后的支付价格，能够满足激励相容，个体理性以及最优性的机制，可以防止拍卖过程被参与人员所操纵，具有较强的现实实践意义。

可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本申请的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。

Claims (3)

1.一种针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、任务建模阶段，按照众包时间顺序任务将任务建模为有向图，将众包任务按照设定的单位时间单元进行分解，建模为图中的点，然后将报价人的价格建模为图中的加权边，报价以及任务信息在一个加权有向图中表示；

步骤2、预处理阶段，对有向图进一步处理，只留下需要经过的图节点，并且按照反向顺序为每两个相邻节点之间连上一条权重为0的边，使得求解拍卖结果转化为最短路径求解算法，在O(n log n)的复杂度完成，其中n是节点个数；

步骤3、求解最短路径，使用Dijkstra算法计算从起始点到终点之间的最短路径，其权重记为S，然后除去零权重的边之后，剩下的边所对应的拍卖者即是胜者；

步骤4、支付价格计算，本拍卖机制使用VCG价格作为给众包人员的最后支付价格，计算流程包括以下步骤：

步骤4.1、选择一个胜者，去除这个胜者所对应的有向边；

步骤4.2、使用Dijkstra算法重新计算最短路径的权重，记为S'；

步骤4.3、使用该权重S'减去原有的最短路径权重S即是最后每个胜者的支付价格；

步骤4.4、重复步骤4.1到步骤4.3直到所有的胜者的支付价格都已经被计算。

2.根据权利要求1所述的针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，其特征在于，所述步骤1中任务建模阶段具体包括以下步骤：

步骤1.1、设定单位时间单元，按照单位时间单元对众包任务建立图中节点；

步骤1.2、众包人员进行报价，报出自己要参与的时间段以及他的成本价格；

步骤1.3、对每个报价，在图中建立一个有向边，该边的起始点和终点是众包人员所报时间段的起始时间和结束时间，该有向边的权重是众包人员所报出的成本价格。

3.根据权利要求2所述的针对时间间隔覆盖任务的众包拍卖方法，其特征在于，所述步骤2具体包括以下步骤：

步骤2.1、按照众包人员给出的报价，在图中去除没有参与报价的时间节点；

步骤2.2、从终点到起始点，按照反向顺序给每个点及其相邻点连接上一个零权重的有向边。