基于遗传非负矩阵分解算法的众包平台任务自动分配研究的任务书_第1页
基于遗传非负矩阵分解算法的众包平台任务自动分配研究的任务书_第2页
基于遗传非负矩阵分解算法的众包平台任务自动分配研究的任务书_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于遗传非负矩阵分解算法的众包平台任务自动分配研究的任务书一、研究背景和意义：随着互联网的日益普及和技术的不断创新，众包平台已经成为了一种非常流行的工作方式。通过众包平台，企业和个人可以将自己需要完成的任务发布到平台上，由志愿者或者专业人士来完成。这种工作方式不仅可以降低企业成本，更可以提高工作效率与质量，同时也为志愿者和专业人士提供了一种灵活的工作方式。然而，众包平台任务的自动分配一直存在一个棘手的问题，这个问题是如何通过合适的算法，将任务分配给最合适的工作者，以达到最佳的工作效果。因此，有必要对该议题进行深入研究，开发适合众包平台的任务自动分配算法。二、研究目的与内容：本研究的主要目的是开发一种适用于众包平台的任务自动分配算法，该算法基于遗传非负矩阵分解（GNMF）方法，以实现最优的任务分配效果，并在实验中进行测试验证。具体而言，该研究计划实现以下内容：1.研究GNMF算法理论基础，深入了解其在任务分配中的应用；2.设计基于GNMF算法的众包平台任务自动分配模型；3.利用已有数据集进行测试，对所设计的算法进行验证和评估；4.分析测试结果，优化算法的实现过程和效果；5.最终形成完整的任务自动分配算法。三、具体研究步骤及计划：1.翻阅相关文献，了解GNMF算法的理论基础和应用领域，对研究目的和意义进行深入探讨。时间节点：第1周-第2周2.设计基于GNMF的众包平台任务自动分配模型，探讨算法的实现细节和技术难点。时间节点：第3周-第4周3.对算法模型进行实现，并使用已有数据集进行测试。时间节点：第5周-第6周4.对测试结果进行分析和评估，通过优化算法的实现过程和实验效果，提高算法的准确性和效率。时间节点：第7周-第8周5.最终形成完整的任务自动分配算法，并进行Benchmarks纵向和横向对比实验。时间节点：第9周-第10周6.撰写研究报告并进行总结。总时间节点：第11周-第12周四、研究的预期成果和贡献：1.基于GNMF算法的众包平台任务自动分配模型，可自动分配任务至最合适的工作者，提高交付质量和效率；2.通过实验验证和优化，可以更准确地实现数据的分类和任务分配，提高任务完成质量和工作效率；3.可以为众包平台提供更实用的自动任务分配算法，为用户提供更好的众包体验

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 课件下载

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论