En ny plattform, s.k. spatial crowdsourcing, håller på att växa fram som gör det möjligt för en begärande att ge arbetstagarna i uppdrag att fysiskt resa till vissa angivna platser för att utföra en uppsättning rumsliga uppgifter (dvs. uppgifter som rör en geografisk plats och tid). Det nuvarande tillvägagångssättet är att formulera rumslig crowdsourcing som ett matchande problem mellan uppgifter och arbetstagare; därför är det primära målet med de befintliga lösningarna att maximera antalet matchade uppgifter. Vårt mål är att lösa det rumsliga crowdsourcing-problemet i närvaro av flera arbetstagare där vi optimerar för både resekostnader och antal genomförda uppgifter, samtidigt som vi tar hänsyn till uppgifternas utgångstider. Utmaningen är att lösningen ska vara en blandning av uppgiftsmatchning och uppgiftsplanering, som är fundamentalt annorlunda. I detta dokument visar vi att en baslinjemetod som först utför en uppgiftsmatchning och därefter schemalägger de uppgifter som tilldelas per arbetstagare i en efterföljande fas inte fungerar väl. Därför lägger vi till en tredje fas där vi itererar tillbaka till matchningsfasen för att förbättra uppdraget per output av schemaläggningsfasen, och därmed ytterligare förbättrar kvaliteten på matchning och schemaläggning. Även om denna 3-fas-strategi genererar resultat av hög kvalitet är den mycket långsam och skalas inte. För att skala upp vår algoritm till ett stort antal arbetare och uppgifter föreslår vi därför ett bisektionsbaserat ramverk som rekursivt delar upp alla arbetare och uppgifter i olika partitioner så att uppdrag och schemaläggning kan utföras lokalt i ett mycket mindre och lovande utrymme. Våra experiment visar att detta tillvägagångssätt är tre storleksordningar snabbare än 3-fasmetoden, medan det bara offrar 4 % av resultatens kvalitet.
För det första är uppgiftsuppdraget i REF baserat på kända deltagares platser och ger ingen sekretessgaranti för platsen.
Task matching and scheduling for multiple workers in spatial crowdsourcing
{'venue': "GIS '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}