问题

1.分析任务未完成的原因
2. 设计新的任务定价方案
3.多个任务可能因为位置比较集中，导致用户会争相选择，一种考虑是将这些任务联合在一起打包发布。如何修改前面的定价模型，对最终的任务完成情况又有什么影响？
4.给出你的任务定价方案，并评价该方案的实施效果

第一篇：

方法：

1.利用matlab cftool工具绘制出任务的经纬度坐标与定价数据，观察的密集地区任务定价较低，用k-mean聚类，定义影响任务定价的 四个因子，即网格内任务数量、会员人数、会员平均完成能力、任务与中心点的距离,利用灰色关联矩阵【这里用别的关联方法进行判断】，得出所定义的指标对定价相关性很高，通过比较未完成任务与完成任务得出距离中心对任务完成情况是显著的
2.优化问题，以总成本最小化，完成率最大化作为两个优化目标。任务未完成的原因分析引入吸引度矩阵，计算吸引力阈值。考虑到每个会员有各自的信誉值，预定开始时间与预定配额，设定最大吸引准则、竞争准则、信誉优先分配准则、时间序列准则，约束条件即为会员在预定任务时必须遵循以上准则，建立双目标定价优化模型。检验 利用深度多重搜索算法对决策变量进行遍历，得到完成率，与原来的总成本+成功率作对比
3. 通过聚类分析 将任务分类为150种，提取出任务数量大于15个的任务类型，进行二次嵌套聚类分析，修改吸引力矩阵 ，计算阈值。经过一系列运算后得到结果并与前两种做对比
4.BP神经网络

正文

问题一：在经济学中，一个竞争性市场上的商品价格规律受到供求关系的影响而上下波动，从而需要找出影响定价的因素，对于定价与完成情况会受到其他任务与会员的影响。 通过图像分析，观察定价规律，将标定任务位置的空间数据进行离散化处理。通过任务位置分布进行k-means聚类分析，算出相关度

问题二：从附件种任务定价存在不合理导致任务完成地下，从企业定价角度看，总成本低 成功率高

个人

1.因为是经纬度知道可以尝试用实体例子进行解决，同时简化模型。
2.处理角度不仅仅是站在被雇佣者身上，也要为雇佣者方面考虑