基于BP神经网络的移动众包平台任务定价研究

移动众包平台是近几年兴起的一种自助式服务模式,用户通过自主选择任务,完成后获得相应的酬金,在确定每个新的任务定价上,传统的方式是将各个影响因素与定价之间进行多元回归分析,根据回归方程得出新的任务定价。但是这种方法存在拟合程度低,并不能很好地反映定价与各个影响因素的关系等问题,针对此问题,采用BP神经网络算法,运用MATLAB神经网络工具箱,将已完成的任务的定价视为合理的定价,对已完成的任务的定价规律进行学习,最后利用训练好的网络对于其他任务重新定价,实现对合理定价规律的学习和整体定价方案的优化。

基于RNA遗传操作的改进蝙蝠算法

蝙蝠算法作为一种新型的元启发式算法,具有优越的寻优能力和广泛的应用空间,同时也存在着收敛速度和精度的制约问题及个体之间欠缺交互等问题,针对这些不足,引入了RNA遗传算法增强个体之间的交流,通过信息的交叉和变异等变化措施,加快了算法的搜索能力,提高了搜索精度.通过测试函数验证了改进后的算法具有较好的收敛精度、可靠性和稳定性,大大提升了蝙蝠算法的寻优能力.