改进的基因表达式编程在符号回归中的众包定价分析

移动互联网成为至关重要的信息获取终端,运用众包模式可为企业提供渠道智能监测优化服务,合理的任务定价对众包平台的科学管理和高效运行举足轻重,而研究任务定价规律是改善其定价合理性的前提。针对研究任务定价规律,提出父子两代相互竞争的选择策略,并提出“殖民策略”来产生子代种群,从而建立改进的基因表达式编程算法。实验结果为改进后的算法种群40代收敛,原算法种群180代收敛,且改进后的算法更易跳出局部最优解,从而证明改进后的算法有更快的收敛速度和更高的稳定性。最后,在考虑会员信誉度和任务聚集度的基础上,结合改进的基因表达式编程算法和符号回归理论,得出了广州和深圳的任务定价规律,增强了定价的合理性。