論文の概要: DATA-WA: Demand-based Adaptive Task Assignment with Dynamic Worker Availability Windows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21458v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 12:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:51:06.156445
• Title: DATA-WA: Demand-based Adaptive Task Assignment with Dynamic Worker Availability Windows
• Title（参考訳）: Data-WA: 動的作業可能Windowsによる需要ベース適応タスク割り当て
• Authors: Jinwen Chen, Jiannan Guo, Dazhuo Qiu, Yawen Li, Guanhua Ye, Yan Zhao, Kai Zheng,
• Abstract要約: 空間的クラウドソーシングは、ロケーションベースのタスクをモバイルワーカーに割り当てる。 既存の研究は、現在、タスクの割り当てに重点を置いている。 本稿では,割り当てられたタスク数を最大化することを目的とした適応型タスク割り当て問題を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.809150523812255
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of mobile networks and the widespread use of mobile devices, spatial crowdsourcing, which involves assigning location-based tasks to mobile workers, has gained significant attention. However, most existing research focuses on task assignment at the current moment, overlooking the fluctuating demand and supply between tasks and workers over time. To address this issue, we introduce an adaptive task assignment problem, which aims to maximize the number of assigned tasks by dynamically adjusting task assignments in response to changing demand and supply. We develop a spatial crowdsourcing framework, namely demand-based adaptive task assignment with dynamic worker availability windows, which consists of two components including task demand prediction and task assignment. In the first component, we construct a graph adjacency matrix representing the demand dependency relationships in different regions and employ a multivariate time series learning approach to predict future task demands. In the task assignment component, we adjust tasks to workers based on these predictions, worker availability windows, and the current task assignments, where each worker has an availability window that indicates the time periods they are available for task assignments. To reduce the search space of task assignments and be efficient, we propose a worker dependency separation approach based on graph partition and a task value function with reinforcement learning. Experiments on real data demonstrate that our proposals are both effective and efficient.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークの急速な進歩とモバイル機器の普及により,モバイルワーカーに位置対応タスクを割り当てる空間クラウドソーシングが注目されている。 しかし,既存の研究はタスクの割り当てに重点を置いており,時間とともにタスクと労働者間の需要と供給が変動していることを見越している。 そこで本研究では,需要・供給の変化に応じてタスク割り当てを動的に調整することでタスク割り当て数を最大化することを目的とした適応型タスク割り当て問題を提案する。 本研究では,要求予測とタスク割り当てを含む2つのコンポーネントから構成される,動的作業アベイラビリティウインドウを用いた需要ベース適応タスク割り当てという,空間的クラウドソーシングフレームワークを開発する。 第1のコンポーネントでは,各領域における要求依存性関係を表すグラフ隣接行列を構築し,将来的なタスク要求を予測するために,多変量時系列学習アプローチを採用する。 タスク割り当てコンポーネントでは、これらの予測、労働者のアベイラビリティーウィンドウ、現在のタスク割り当てに基づいてタスクをワーカーに調整し、各ワーカーはタスク割り当てに利用可能な時間を示すアベイラビリティーウィンドウを持っている。 タスク割り当ての探索スペースを削減し,効率を高めるために,グラフ分割に基づく作業依存分離手法と強化学習を伴うタスク値関数を提案する。 実データに関する実験は、提案が効率的かつ効率的であることを示している。

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