面向效用优化的动态阈值在线任务分配算法

• 作者: 肖磊 许瑞超 何轩章 高志刚
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 在线分配 动态阈值 神经网络 总效用
• 年，卷（期）: 2023,（1）
• 页码范围: 56-61,74
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.13954/j.cnki.hdu.2023.01.009

摘要

针对任务和工人动态到达场景下的在线任务分配问题，提出一种面向效用优化的两阶段动态阈值在线任务分配算法。第一阶段中，根据历史数据，使用多重采样得出产生最大效用的效用阈值数据，并使用反向传播神经网络进行效用阈值曲线拟合；第二阶段中，先动态计算分配阈值，再根据分配阈值进行在线任务分配。实验结果表明，与基于两阶段的全在线任务分配相比，提出算法显著提升了任务分配的效用。