年B题“拍照赚钱”的任务定价
拍照赚钱的任务定价数学建模论文
“拍照赚钱”的任务定价分析“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，要求成员在应用程序上收集任务并在完成任务后获得为任务划定的报酬。
在此应用中，任务定价是其核心要素。
通过对“拍照赚钱”任务定价方案的分析，评价和改进，优化任务包装方案，达到了节约成本，提高任务完成度的目的。
对于问题一，通过分析附件一中的任务定价数据，我们可以看到任务评估的平均定价为69.11，任务定价的范围为[65,85]。
在分析未完成任务的原因时，首先，未完成任务的比例为37.9％。
其次，绘制任务完成和任务定价框的折线图。
未完成任务的价格低于已完成任务的价格。
最后，在地图上标记任务的完成。
可以看出，未完成的任务主要集中在区域1中，区域2的完成度最高。
对于第二个问题，选择附件1中的完整数据作为训练集，并将未完成的任务作为测试集。
通过按经度和纬度连接附件I和附件II，建立了以任务定价为因变量的线性回归模型。
利用该模型对原方案中未完成任务的定价进行了预测和分析，预测值为新的定价方案。
新方案的完成率比原方案高11.87％。
对于第三个问题，根据任务位置和成员位置的经纬度信息计算出每个成员到每个任务点的距离，并根据每个成员的任务配额和信誉来分配和打包任务成员，针对问题4和问题4，有必要为附件3中的新项目制定任务定价方案。
首先，从问题3中获得的约束公式用于打包和发布附件3中的数据，可以打包。
到300。
然后，对300组数据进行预测和分析，以获得一组任务定价。
为了知道该方案是好是坏，请进行一系列比较。
利用附件3中的数据，将问题2中建立的模型应用于预测和分析，并获得新的任务定价。
比较两个任务的总价值后，我们发现软件包发布方案的成本较低，因此此结果更为合理。
通过对“拍照赚钱”任务定价的分析，我们可以了解到打包发布任务的成本较低，方案较为合理。
关键词：多元线性回归任务定价任务包装R语言1，问题重述“通过拍照赚钱”是一种自助服务模式，用户可以下载应用程序并成为会员，然后选择执行任务以在应用程序上赚钱。
“拍照赚钱”的任务打包定价模型
由表1中可以看到，Hosmer－Lemeshow卡方统计量为24.927， 自由度为8，对应的P值为0.002＜0.01，所以得出的模型是整体显著 的。从表2中的Wald统计量及其P值来看，任务GPS纬度和任务标价 对应的P值小于0.01，通过了1%水平下的显著性检验；任务GPS经 度的P值小于0.1，表明在10%的水平下显著。各个参数结果如下：
0.6251提升到0.7713，证实了任务打包模型对企业降低成本，提高任务完成度有积极影响的假设。
关键词：任务定价 Logistic模型 k-标识码：A
文章编号：2096-0298(2018)05(b)-180-02
随着中国经济实力的不断增强、互联网的快速发展、企业成本 的增加，网络群众的力量开始被越来越多的企业所重视。众包作 为一种创新的电子商务模型，帮企业节约了大量的资金，在市场上 占据着越来越重要的地位“。拍照赚钱”是一种基于移动互联网的 自助式劳务众包平台，任务定价对用户能否获得满意的劳动报酬 和降低成本(时间成本、经济成本)具有重要的影响作用。如果任务 的标价不合理，就会造成有的地方会员争先选择，而有的地方却无 人问津。本文基于这种现状将任务打包处理，以此吸引会员完成任 务，降低企业成本。
在上式中，解释变量 每增加一个单位时，发生比 就变为原 来的 倍。当 ＞0时，发生比会随着 的增加而增加；相反当 ＜0时，发生比会随着 的增加而减小。
接着依据极大似然法，借助SPSS软件进行回归分析，将835组 数据代入Logistic模型中，对 、 、 的值进行估计，可以得到表 1、表2。
表1 模型整体显著性的Hosmer－Lemeshow检验结果
文基于2017年数学建模竞赛B题“拍照赚钱”的数据，运用Logistic回归建立模型，得出任务地理位置是影响任务完成度的最重要因素。
拍照赚钱的任务定价分析
拍照赚钱的任务定价分析摘要：移动互联网的不断发展以及智能手机的普及，使得越来越多的新型电子商务模式出现，互联网的便捷使得各种各样的自助式服务模式相继产生。
“拍照赚钱”APP就是基于移动互联网的自助式劳务众包平台。
将任务的发布及完成过程进行仿真，通过对不同情况下的任务完成情况的仿真，得到仿真结果并通过制作任务完成情况与定价合理度的关系以及趋势预测图，说明任务发布方式的改变会对任务定价模型方案产生影响，从而提高任务完成度，使任务完成情况更优.接着又通过所建的任务完成率模型，在打包任务发布情况下所受的影响及改变，分析得到任务打包联合发布将会提高劳动力的利用效率，提高任务的完成率。
我们利用二次拟合求得定价关系函数，用原来的任务定价方案与新的定价方案就行对比，来证明新的定价方案的实施效果。
关键词：任务完成率模型；模糊综合评价；灰色关联；仿真；二次拟合1.模型的建立与求解①系统初始化将地理位置经度纬度作为表格的划分依据，每个格子的边长为0.1经度/纬度；初始时刻有200项任务均匀随机分布在网格中。
②任务的预订会员的任务预订过程服从均匀分布，每次产生新任务的概率是0.2.如果本轮产生新的任务，则随机分布在经纬网上。
③任务的完成会员接到任务后，按照最优时间完成任务.将该数据添加到已完成任务集合中。
1.1无“挑任务”情形的仿真：如会员选择任务时不受信誉值的影响，即预订任务开始时间和预订任务限额均不考虑的情况下.如果会员打开了APP，就可以从任务信息中选择一个任务，并前往任务地点完成任务。
（1）受到信誉值影响的情况如果信誉值高的会员优先选走了部分任务，则信誉值低的会员不能得到这部分任务的任务信息。
（2）无“挑任务”的情况在无“挑任务”的情况下，只要有任务信息发布，就会有会员接单。
（3）定价方案合理度与任务完成率的关系由之前的分析可以发现定价方案合理度会对任务完成率产生影响。
我们通过对实际问题的分析，假设定价方案合理度与任务完成率的关系满足如下的指数规律：，其中：K表示吸引力系数，据实际情况取是每个任务定价的合理度；μ是任务的完成率。
“拍照赚钱”的任务定价问题的建模与计算
“拍照赚钱”的任务定价问题的建模与计算作者：杨非非袁晨辉汤仕星邱淑芳来源：《价值工程》2018年第29期摘要：针对“拍照赚钱”的任务定价问题，文章选取了影响任务定价的几个主要因素，研究它们与任务定价之间的函数关系，建立多元线性回归模型和Logistic回归模型，在此基础上分析任务未完成的原因。
然后，利用支持向量机算法引入区域修正参数，得到新的任务定价模型。
最后，依据任务被完成的概率建立最大团“打包”定价模型，从而得到打包后的任务定价方案。
Abstract： For the task pricing problem of "making money by taking pictures"， this paper studies the relationship between the task pricing and its several main influencing factors， and then establishes multivariate linear regression model and logistic regression model to analyze the reason of unfinished tasks. Then， region corrected parameters are introduced by using the support vector machine algorithm and the new task pricing model is obtained. Finally， the maximum group "packing" pricing model is establishedbased on the probability of completing the task， and the "packing"task pricing scheme is obtained.关键词：任务定价；多元线性回归；Logistic回归；最大团；支持向量机Key words： task pricing；linear regression；logisticregression；maximalgroup；support vector machine中图分类号：O29 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）29-0194-04“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。
“拍照赚钱”的任务定价-全国大学生数学建模竞赛
M
N
Q Q
四. 问题分析
4.1. 问题一分析 问题一要求我们探索定价规律及研究任务未完成的原因。 从系统角度出发考 虑每个任务的定价有两个方向：任务与用户的关系、任务与任务的关系。从这两 个角度考虑，我们可以进一步分析任务与用户的关系主要有任务周围用户数量， 任务周围用户密度等；任务与任务之间的关系主要为任务的离群程度。 我们可以对以上因素量化， 并分别将定价与以上因素进行函数拟合，利用拟 合度判断定价是否与以上因素有关。 接着根据有关的因素对完成的任务与未完成 的任务分别进行分析，判断任务未完成的具体原因。 4.2. 问题二分析 问题二要求我们设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。这是一个博 弈问题的优化，博弈双方是定价与成功率。我们的目标是成功率尽可能高，定价 尽可能低。成功率除了与定价有关，还与问题一中的若干影响因素有关。我们可 以回归分析得到成功率关于以上因素的函数关系。 接下去可以建立优化模型并求解。根据给出的数据集，我们寻找成功执行的 任务定价与未成功执行任务的定价之间的差距，并寻找合理的定价区间。以该区 间为约束， 分别就成功率最高及定价总和最低为目标，将其划分为两个优化模型 并求解能得出总定价固定的情况下成功率最高的定价方案以及成功率固定总定 价最低的定价方案。 得出方案后可以就成功率与定价与原方案进行对比来判断新 定价获得的效果。 4.3. 问题三分析 问题三要求考虑多任务打包发布，修改定价并分析对任务完成情况的影响。 由于本题任务点分布不均匀，我们考虑对 DBSCAN 算法进行改进：算法的半径 改为得分半径，成功率高的点得分高，成功率低的点得分低。为了提高成功率， 我们将成功率低的点与成功率高的点打包。打包后还需要分析打包的合理性，即 打包任务周边会员的信誉、限额等因素，如果合理就保留该包，不合理就打散该任务本身价值、 路途花费。即任务打包后任务的本身价值不变，但由于路途花费（包括时间、交 通费用）减少，在系统定价时打包的任务总价低于原定价总和。根据原数据找到 任务本身价值、路途划分、总定价三者的关系，再根据问题二得到的优化模型进 行最优定价搜寻，最终可以对比打包前后成功率的变化情况来体现打包的效果。 4.4. 问题四分析 问题四给出了一个新项目，要求给出我们的定价方案及评估方案实施效果。 将数据代入问题二得到的定价模型以及问题三得到的打包模型进行求解， 输 出每个任务定价与成功率数据，并对结果进行分析。
b题“拍照赚钱”的任务定价
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”）B题“拍照赚钱”的任务定价“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。
用户下载APP，注册成为APP的会员，然后从APP上领取需要拍照的任务（比如上超市去检查某种商品的上架情况），赚取APP对任务所标定的酬金。
这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种商业检查和信息搜集，相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本，而且有效地保证了调查数据真实性，缩短了调查的周期。
因此APP成为该平台运行的核心，而APP中的任务定价又是其核心要素。
如果定价不合理，有的任务就会无人问津，而导致商品检查的失败。
附件一是一个已结束项目的任务数据，包含了每个任务的位置、定价和完成情况（“1”表示完成，“0”表示未完成）；附件二是会员信息数据，包含了会员的位置、信誉值、参考其信誉给出的任务开始预订时间和预订限额，原则上会员信誉越高，越优先开始挑选任务，其配额也就越大（任务分配时实际上是根据预订限额所占比例进行配发）；附件三是一个新的检查项目任务数据，只有任务的位置信息。
请完成下面的问题：1.研究附件一中项目的任务定价规律，分析任务未完成的原因。
2.为附件一中的项目设计新的任务定价方案，并和原方案进行比较。
3.实际情况下，多个任务可能因为位置比较集中，导致用户会争相选择，一种考虑是将这些任务联合在一起打包发布。
在这种考虑下，如何修改前面的定价模型，对最终的任务完成情况又有什么影响？4.对附件三中的新项目给出你的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。
附件一：已结束项目任务数据附件二：会员信息数据附件三：新项目任务数据。
“拍照赚钱”的任务定价方案
“拍照赚钱”的任务定价方案作者：郭涵婧来源：《科技创新导报》2019年第18期摘; ;要：拍照赚钱是互联网下新兴的一种自助服务模式。
本文主要解决了由已结束项目任务数据的各指标及会员数据改进任务定价的问题，并分析了不同方法的实施效果。
问题一，我们首先进行数据修正。
通过价格分布热力图发现原方案的任务定价和该任务周边的会员分布情况存在明显的线性关系，定义任务点繁华度为以任务点为中心某半径范围内的任务点个数，故选用繁华度做自变量建立与定价的回归方程，由任务完成为1，不完成为0的特征，我们用逻辑回归建立任务完成度关于繁华度和定价的回归方程，由逻辑回归方程可以看出，在会员位置确定且无法改变的情况下，即任务的半径范围内会员数不变时，任务定价越高，任务被完成的可能性越大。
而未被完成的任务点，除了位置离会员集中区较远以外，价格也不足够高来吸引更多的会员去完成它。
问题二，变换模型一的逻辑回归方程即可得到新的定价方案。
当任务无法被完成时，我们的定价模型通过提高它的价格以提高任务被完成的概率，而当任务可以被完成时，我们给出了可以被完成的最低定价，以提高该APP公司的利益。
问题三中由欧氏距离对各个任务点进行Q型聚类，得到了各打包任务。
类似于问题二所建立的模型，得出打包任务中心点的定价，并且考虑该打包任务所含的任务点个数，两者相乘得到该打包任务的最终定价，并建立一個根据双向满意度矩阵来进行打包任务分配的模型，于是每个打包任务最终被解决的可能性非常大。
打包后的总定价明显低于不打包时的总定价，这对公司的利益来说是非常有益的。
问题四，计算打包或不打包的定价方案，打包之后的任务总定价明显高于不打包的总定价，然而打包会让任务的完成度更好，两种定价方案各有优势，APP公司可根据实际情况选择最适合的方案。
关键词：定价方案; 繁华度; 打包; 回归分析; 逻辑回归; Q型聚类; 双向匹配; mat中图分类号：TP183; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ;文献标识码：A; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; ; 文章编号：1674-098X（2019）06（c）-0253-04。
关于“拍照赚钱”任务定价的分析与研究
用，在问题分析中，可将任务为中心点进行距离扩散，根据周围会员离中心点任 务的平均距离构建出打包模型进行量化分析，同时综合会员的信誉度以及质量、 打包任务的数量及价格，最终考虑打包后模型较之前对任务完成度的影响情况。
4.4 问题四的分析 运用问题三的定价分析模型，把附件三信息数据导入，得出不同完成
针对问题四，将附件三的数据运用到问题三构建的任务定价模型当中，通过 分析不同完成度的定价式方案，之后在此基础上添加定价金额和完成度双重指标 加以分析。设计出两张图像，最后通过综合评价对结果进行排列，得出最优任务 定价方案的综合评价值为 0.9853，最差方案的综合评价值为 0.5851，得到在任务 完成度为 60% ~ 70%时的新定价方案最优。
实际情况下，任务数量相对集中，会员对任务竞争相对剧烈，本问通过聚类 分析，将任务信息打包整合以进行最优化的定价调整。 5.3.1 聚类分析
通过建立经纬度坐标系，如上述问题解答过程。根据问题注释中所讲，任 务分配根据预定限定金额比例所配发，因此需要考虑任务分布的经纬坐标以及会 员信息。
由于问题分析中考虑以任务所在位置为中心建立圆心扩散分配距离，考虑圈 内会员距离任务中心点的平均距离，加之任务数量、每包任务的数量以及会员的 位置、信誉度等因素的影响，考虑圈内会员可能承受打包任务较多。因此需要根 据不同地区的会员情况设置打包上限[1]。 满足聚类的要素: （1） 经度2 纬度2 0.01 ； （2） nmax 以 0.05 为半径内预定任务限额的众数； （3）以总体完成度在 85%为例，只取个体任务完成的概率在 95%的任务点为对
1.3 需解决的问题
问题一：通过研究附件一中的任务定价规律，研究并分析任务未完成的原因。 问题二：为附件一中的项目设计新的任务定价方案，同原方案进行比较。 问题三：在实际生活中很多任务相对集中，导致客户相互争抢，其中考虑是
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。