考虑空间众包工作者服务质量的任务分配策略及其萤火虫群优化算法求解

针对空间众包中的任务分配问题,考虑空间众包工作者的服务质量对分配结果的影响,从而提出了一种加入了工作者服务质量评价的任务分配策略。首先,在每个时空环境下,加入工作者的评价要素以建立充分考虑工作者服务质量和距离成本的多目标模型;其次,通过改进离散型萤火虫群优化算法的初始化及编码策略、位置移动策略、邻域搜索策略使算法收敛速度加快、全局寻优能力提高;最后,利用改进后的算法来求解模型。在模拟和真实数据集上的实验结果表明,该算法在不同规模数据集上较其他群智能算法可提高2%~25%的任务分配总得分。该算法考虑了工作者的服务质量后,可有效提高任务分配效率和最终总得分。

基于深度强化学习的空间众包任务分配策略

针对动态在线任务分配策略难以有效利用历史数据进行学习、同时未考虑当前决策对未来收益的影响的问题,提出基于深度强化学习的空间众包任务分配策略.首先,以最大化长期累积收益为优化目标,基于马尔科夫决策过程从单个众包工作者的角度建模,将任务分配问题转化为对状态动作价值Q的求解及工作者与任务的一对一分配.然后采用改进的深度强化学习算法对历史任务数据进行离线学习,构建关于Q值的预测模型.最后,动态在线分配过程中实时预测Q值,作为KM(Kuhn-Munkres)算法的边权,实现全局累积收益的最优分配.在出租车真实出行数据集上的实验表明,当工作者数量在一定规模内时,文中策略可提高长期累积收益.

基于改进狮群进化算法的面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划方法

针对面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划问题,以求解时间成本和路程成本最小的全局最优路径规划方案为目标,提出了基于改进狮群进化算法的路径规划方法。首先,结合现实问题场景,提出带有任务开始点和结束点的路径规划模型;其次,借鉴狮群进化算法的思想,改进狮群智能行为,引入驱逐行为,针对求解问题设计染色体编码方式、交叉、变异操作等,提出了面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划的改进狮群进化算法;最后,运用改进狮群进化算法求解面向空间众包平台的多工作者多任务路径规划模型,并根据真实数据集制作问题算例进行测试。实验结果表明了算法的可用性和有效性。

巴中:打造网格区域化管理“新格局”

巴中位于四川省东北部,辖南江、通江、平昌三县,巴州、恩阳两区和巴中、平昌两个省级经开区,幅员1.23万平方公里,总人口380万,是原川陕苏区中心城市,也是“国家卫生城市”和“国家森林城市”,是中国自驾游目的地试点城市和国际山地康养旅游目的地。

打造全民参与的城管微信公众平台

继政务微博之后，政务微信正在兴起，各职能部门加紧抢滩入驻，巴中市城管执法局迅速将这一新兴信息传媒运用到城市管理工作中，开通全市城管微信公众平台及城管QQ群，进一步拓宽了城管与市民群众的信息沟通渠道和便捷的诉求服务。

巴中市城管行政执法局保姆式服务打造执法新常态

四川消息 巴中市城市管理行政执法局以保姆式服务打造执法新常态。

便民行动赢得城管好口碑

今年以来，巴中市城管执法局为打造“城管为民”好口碑，树立城管便民新形象，汇聚城市管理正能量，扎实开展了一系列便民行动。