数学建模论文彭淑琴.doc

【数学建模与任务定价】 数学建模是一种利用数学工具和方法解决实际问题的方法，它在经济学、工程学、自然科学等多个领域都有广泛的应用。在这个特定的案例中，数学建模被用于解决“拍照赚钱”任务定价的问题。这是一种新兴的商业模式，通过众包平台，用户可以在移动APP上接受并完成各种拍照任务，如商品上架检查，以此获得小额报酬。 问题的焦点在于如何合理定价任务，以确保任务的完成率。附件一提供的数据包含了任务的位置、定价和完成情况，这为我们提供了研究任务定价规律的基础。我们需要对任务的地理位置进行分析，通过数据筛选和地图绘制，找出可能影响定价和任务完成率的空间模式。例如，任务在城市中心还是郊区，人口密度如何，交通便利性等因素都可能影响定价策略。 接着，我们要分析任务未完成的原因。这可能涉及定价过高导致用户不愿意接受，或者任务难度过大，或者是会员分布不均导致某些任务无法被完成。通过统计分析，我们可以找出影响任务完成的关键因素，比如会员信誉值、任务的地理位置以及会员的预订限额等。信誉值高的会员可能会更倾向于选择高定价的任务，而地理位置偏远的任务可能完成难度更大。 针对问题2，我们需要设计新的任务定价方案。这可能涉及到运用优化算法，如线性规划或动态定价策略，以确保任务既能吸引足够的用户，又能保持合理的利润。我们可以模拟不同的定价策略，通过比较任务的完成率和收益，找到最佳的平衡点。 问题3提出了任务打包发布的概念，即把地理位置相近的任务合并成一个大任务。这样的策略可以减少用户的任务选择复杂性，但可能需要重新调整定价模型，考虑到任务组合后的价值和吸引力。我们可以建立多目标优化模型，兼顾任务的完成数量和整体效率。 问题4要求对新项目制定定价方案。这需要根据附件三提供的地理位置信息，结合之前的分析经验，预测新项目的任务完成需求和潜在用户行为。可能需要引入新的变量，如新地区的会员活跃度、市场竞争情况等，以制定适应新环境的定价策略。 数学建模在这个问题中扮演了关键角色，它通过定量分析和理论构建，帮助我们理解任务定价的复杂性，并提出有效的解决方案。通过深入的数据挖掘和模型检验，我们可以不断优化定价策略，提高众包平台的运营效率和用户满意度。