关于模拟任务抢单与优化定价方案的设计.docx

随着“拍照赚钱”等互联网任务分发平台的兴起，合理设计定价方案和优化任务分配机制成为提升平台效益的关键。2017年数学建模B题便是围绕这一主题展开，旨在通过数学建模方法分析和设计拍照赚钱平台的定价规律及优化定价方案。本文将系统阐述如何利用Matlab处理数据，建立优化模型，并对原定价规律与新定价方案进行合理性的分析。 对任务定价规律的分析至关重要。通过聚类划分方法，可以将会员与任务进行分类。会员聚类的依据包括任务未完成的原因分析和会员与任务之间的距离。在此基础上，我们可以进一步分析任务与会员的匹配效率，确定集群中心到任务的距离、集群的会员数以及集群的会员额度。这些因素与任务的平均定价存在特定关系，通过数据处理和分析，得出任务定价规律，为后续定价方案的制定提供依据。 新的定价方案的设计需要考虑多方面因素。基于会员聚类划分，可以将会员与任务的距离以及任务定价加权求和作为综合平均值，以此确定阈值。在对已完成和未完成的任务进行定价时，可以参照此阈值进行调整：已完成任务的价格低于阈值则降价，而未完成任务的价格高于阈值则加价，但加价幅度有限制，不可超过两个等级。此外，对新会员的信誉度进行评估，并适当调整任务发放时间，以增加会员对任务的兴趣。 优化任务打包发布的机制亦是提高任务完成率的有效手段。将任务相互组合打包，可以增加任务完成的可能性。同时，对会员进行约束，如规定任务额度小于2的会员不得抢任务，并对绑定任务的价格进行处理。仿真分析中，设定任务完成的条件，模拟抢任务过程，并计算任务的平均完成率。 在建立优化模型的过程中，还需要考虑双目标优化模型的设计。该模型旨在最大化会员对任务的满意度与任务的完成率。通过建立以综合阈值和0-1变量为约束条件的优化模型，可以求解出最佳的任务定价方案。 仿真分析是评估优化模型和定价方案的关键步骤。通过Matlab对数据进行处理，建立模型后，通过仿真实验分析原定价规律与新定价方案的合理性。实验中，计算任务的平均完成率，并与原定价方案进行比较，以此判断新方案的优劣。 本研究不仅涉及到对拍照赚钱平台现有定价规律的深入分析，还通过对会员与任务的匹配、任务定价以及打包发布机制的优化，提出了一套系统的定价方案。仿真分析的环节则确保了这些方案的可行性与优势。通过这一系列方法的运用，不仅为“拍照赚钱”等平台提供了科学的决策支持，也为数学建模在实际应用中的价值提供了有力证明。