[发明专利]众包系统中的异构任务执行序列优化方法

权利要求书

1.众包系统中的异构任务执行序列优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

(1)设置工人任务执行速率与负载之间的关系模型f；

所述设置工人任务执行速率与负载之间的关系模型f的具体步骤如下：

(1.1)系统设置工人任务执行速率与负载之间的关系模型f：系统中工人执行任务的速率与其承担的任务负载量相关，两者之间存在一个先增后减的关系；

(1.2)系统选择以下工人任务执行速率与负载之间的关系模型：其中IW_i表示工人a_i的最佳负载值，load_i表示工人a_i的当前负载量，f(load_i)表示工人a_i在负载量为load_i时的技能因子，关系模型具体表示如下：

(1.3)每个工人a_i的最佳负载值IW_i初始已知，系统中所有工人服从同一个任务执行速率与负载之间的关系模型，每个工人a_i都有一个最佳负载值IW_i作为自己的特征参数，且该值初始已知，因而对于相同的模型，工人之间仍存在异质性；

(2)对系统进行初始化，输入工人信息、系统时间间隔T和截止时间DL；

所述步骤(2)包括具体步骤如下：

(2.1)获取系统中初始工人信息，系统中包括任务集合R＝{r₁,r₂,...,r_m}、工人集合A＝{a₁,a₂,...,a_n}和技能集合Skill＝{s₁,s₂,...,s_q}；每个工人a_i都有一个技能集合S(a_i)＝{s_i1,s_i2,...,s_iq}、一个最佳负载值IW_i和一个待执行的任务集合R(a_i)＝{r_i1,r_i2,...,r_ik}；技能集合S(a_i)中的元素s_iq指工人a_i执行技能s_q对应的任务的最佳速率，s_iq0表示工人a_i拥有技能s_q，否则工人a_i不具备技能s_q；最佳负载值IW_i表示工人a_i处于最佳任务执行速率水平时所承担的任务负载量，工人的任务集合R(a_i)中存储工人a_i已分配得到的任务信息；

(2.2)设置系统时间间隔T和截止时间DL，在截止时间DL之前，每间隔一段时间T，系统执行一次任务分配过程，每个个体的待执行任务集合则更新一次，异构任务环境下，每个任务r_j都有一个工作量要求len_j和技能要求skill_j，不同任务在技能要求和工作量要求上存在差异，每个任务只需要分配给一个工人执行；

(3)每间隔时间T，依次计算每个工人在不同负载情况下的技能因子和任务集合中每项任务的最短执行时间，并根据排序不等式原理，对每个工人的任务执行序列进行调整；

所述步骤(3)包括具体步骤如下：

(3.1)每间隔时间T，系统执行一次任务分配过程，对于每个工人a_i，存在一个新到达的任务集合R_i，R(a_i)＝R(a_i)∪R_i，因此，系统每间隔时间T，需要对每个工人的任务执行序列进行调整；

(3.2)对于工人a_i，首先初始化任务集合tempTaskSet＝R(a_i)；根据工人任务执行速率与负载之间的关系，依次计算工人a_i在不同负载情况下的技能因子，技能因子表示工人执行任务的实际速率与最佳速率之间的比值：

并对技能因子集合cValueSet进行升序排列；依次计算工人a_i执行其任务集合R(a_i)中每个任务的最短执行时间：

对任务最短执行时间集合taskMinTimeSet进行降序排列；根据排序不等式原理，计算工人a_i在时间间隔T内最多可以完成的任务数量maxTaskNum，并将工人任务集合R(a_i)中maxTaskNum个执行时间最短的任务调整到任务集合前端；依次对工人任务集合R(a_i)中的任务进行序列调整：

R(a_i)[cValueSet[j].first]＝tempTaskSet[taskMinTimeSet[j].first]；

(3.3)对工人集合A中的所有工人依次执行(3.2)中的任务执行序列优化调整过程；

(4)在系统时间间隔T内，工人持续执行其任务集合上的任务。

2.根据权利要求1所述的众包系统中的异构任务执行序列优化方法，其特征在于：所述步骤(4)包括具体步骤如下：

(4.1)若工人任务集合为空，则工人在时间间隔T内，持续处于空闲等待状态；

(4.2)若工人任务集合非空，则工人在时间间隔T内，按照其任务集合中的序列持续执行任务，系统每间隔一段时间执行一次任务分配；对于任务r_j＝(len_j,skill_j)，工人a_i执行该任务的实际速率为a_i(skill_j)*f_i(|R(a_i)|)，其中a_i(skill_j)为工人a_i执行技能skill_j对应的任务的最佳速率，f_i(|R(a_i)|)为工人a_i在负载量为|R(a_i)|时的技能因子，故工人a_i完成任务r_j所需要的时间为：

t_ij＝len_j/(a_i(skill_j)*f_i(|R(a_i)|))＝len_j/(a_i(skill_j)*cValue_i(|R(a_i)|))。