空間クラウドソーシングは、時空間タスクを効果的に実行するための1つの有効な範型として、産業界と学術界で広く注目されています。モバイルテクノロジーの進歩により、ユーザーの多様なニーズによりよく対応するため、空間クラウドソーシングのサービスモデルはより柔軟で多様になりました。既存の研究は、ほとんどが単一のタイプの同質なタスク割り当て問題に焦点を当てており、タスク要求とワーカーの個別の違いを考慮していないため、実際の適用では満足のいく結果を得るのが難しいです。本論文では、空間クラウドソーシングの実際のシーンに基づいて、異種多重タスク割り当て問題を研究し、問題の形式的な記述と定義を行います。問題解決の面では、個人のランキングモデルを組み込んだ役割分担方法を提案し、この方法はバッチ処理フレームワークを基にしており、2つの部分に分かれています。まず、個人のランキングモデルを導入し、タスクとワーカーの時空属性に基づいてオブジェクトの順位を決定します。次に、引き付け - リペルメカニズムに基づいて役割分担モデルを設計し、タスクとワーカーをマッチングします。複数のバッチ反復を経て、最終的なマッチング結果を得ます。実際のデータセットと合成データセットを使用して、この方法の有効性を検証し、他のアルゴリズムと比較してそのパフォーマンスを証明しました。さらに、異なるパラメータの影響を研究し、その拡張性を確認しました。

空間クラウドソーシング; 異種タスク; 役割分担; 引き付け−リペルメカニズム; 個人ランキング