Med utvecklingen av mobila enheter och trådlöst bredband, en ny eMarket-plattform, kallas rumslig crowdsourcing växer fram, vilket gör det möjligt för arbetstagare (även kallad crowd) att utföra en uppsättning rumsliga uppgifter (dvs. uppgifter relaterade till en geografisk plats och tid) som läggs ut av en framställare. I detta dokument studerar vi en version av det rumsliga crowdsourcing problemet där arbetarna självständigt väljer sina uppgifter, kallas arbetaren utvalda uppgifter (WST) läge. I detta syfte, med tanke på en arbetare, och en uppsättning uppgifter som var och en förknippas med en plats och en utgångstid, strävar vi efter att hitta ett schema för arbetstagaren som maximerar antalet utförda uppgifter. Vi bevisar först att detta problem är NP-hårdt. Därefter, för ett litet antal uppgifter, föreslår vi två exakta algoritmer baserade på dynamisk programmering och bransch-och-bundna strategier. Eftersom de exakta algoritmerna inte kan skala för ett stort antal uppgifter och / eller begränsad mängd resurser på mobila plattformar, föreslår vi också tillnärmning och progressiva algoritmer. Vi genomförde en grundlig experimentell utvärdering av både verkliga och syntetiska data för att jämföra prestanda och noggrannhet hos våra föreslagna metoder.
Deng m.fl. I REF föreslogs en mekanism för att välja ut uppgifter för arbetstagare som maximerar antalet utförda uppgifter.
Maximizing the number of worker's self-selected tasks in spatial crowdsourcing
{'venue': "SIGSPATIAL'13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}