2017年数学建模B题答辩
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4.对附件三中的新项目给出你的 任务定价方案，并评价该方案的实 施效果
2
1
问题一的模型建立 与求解
3
求解问题一的步骤：
1
2
3
Step 1
Step 2
Step 3
通过MATLAB数 据处理
通过数据结 果建立模型
由模型建立
一般规律， 给出结论
4
数据表
图1 拟合曲线图：通过会员信誉值与可预约任务数量来进行拟合
性较好
β22=37.77958872
beta
rmse=3.750298
= β0=726669.9856 08
β1=-12797.0227
剩余标准差
β2=96.98660991 β11=56.25613031
Rmse=3.7502 9807962618 此回归模型显著
性较好
β22=-2.026699052
通过数据分析 各个因素对结
果的影响
Step 4
得出结论
13
问题一结论：
未完成原因：
1.在第一类聚类点A附近，由于
竞争压力大，没有足够的会员来 做任务。
2.在非中心城市C附近，地
区相对复杂，会员相对较少， 任务又相对偏远，任务处理 不及时。 3.在第三聚类点D附近，任
务过于密集，任务报酬相对 较低，打击了人们做任务的 积极性。导致任务无法得到 有效的处理。
5
数据表
图2 任务完成分布图
6
数据表
图3 会员分布图 7
数据表
图4 会员及任务分布图
8
数据表
A
B
C
D
图5 任报酬及任务分布图 9
模型的建立
最终聚类中心 聚类
1
2
3ຫໍສະໝຸດ Baidu
任务gps纬度
22.667097 65
23.019327 23.1106024
86
2
任务gps经度
114.04127 21
113.72545 113.227249
4.在第一类聚类点A附近， 由于任务难度系数大，且较 为分散，难以快速完成，故 任务完成率低。
14
问题一结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x
第一聚类点A 52.90%
0.53
第二聚类点B 97.10%
0.495
非中心城市C 71.70%
0.939
第三聚类点D 46.50%
0.323
竞争系数 1.89 1.03 1.39 2.15
12
问题一结论的过程：
1
2
3
4
Step 1
数据处理，寻 找出规律。
Step 2
通过建立的模 型聚类得到结
果
Step 3
20
问题二结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x
求解得该方案的 总完成率为： 63.76%
修订前的完成率： 61.0123%
21
3
问题三的模型建立 与求解
22
求解问题三的过程：
与第二问相比增加了打包任务的发放形式，我们做如下处理：
我们把酬劳低于70的任务（510个）（占总任务的71.7%）进行打包操作----聚 类。将任务5个一组进行打包处理，筛选附件一种报酬低于70的任务，将其加入 SPSS进行K-聚类打包。并通过MATLAB软件作出多元二项式拟合命令对任务标价 进行计算。再由以下公式进行计算。
beta
rmse=3.686227
= β0=445440.5317 282
β1=-7895.225464
剩余标准差
β2=392.0296337 Rmse=3.686227 β11=34.62919582 2818801114 此回
模型的建立
通过建立以上模型，最终计算出的解结果：
任务完成率
任务比人数
四个区域。从中选择一个优秀
的区域作为基础，以此来推广 定价规律。
C
B D
18
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结构：
目标层：O点（选择工作地点） 准则层：任务难度Ｃ1、工作密度C2、 工作环境C3、竞争强度C4 方案层：A、B、C、D 最终通过数据计算出的结果修订的定价函数表 达式为：
z01 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
36
4
10
模型的建立
聚类一
聚类二
z0 1 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
聚类三
beta
rmse=4.123258
= β0=211325.6948 102
β1=-3361.860361
剩余标准差
β2=-1746.595812 β11=14.78759851
Rmse=4.1232 5810173269 此回归模型显著
19
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结 构：
造对比矩阵用MATLAB软件求解特征向量为： 4.021，并做一致性检验得到结果为：RI=0.90， 即通过检验。在四个区域内发现B区域价格制定较 合理，再对B区域的价格做优化处理：价格低于70 元的进行降价10%的处理，价格高于75的提价 10%处理，70-75之间的不作处理。
求解得该方案的 总完成率为： 61.0123%
15
2
问题二的模型建立 与求解
16
求解问题二的步骤：
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
问题分析
建立层次模型结构
修改任务定价函数
与原方案的比较
17
问题二——模型建立：
A
通过用MATLAB做出的
散点图可以设为A、B、C、D
（顺序为从左至右，从上到下）
2
0 1
8
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
B题 “拍照赚钱”的任务定价
2020年8月2日星期日1
问题：
1.研究附件一中项目的任务定价 规律，分析任务未完成的原因。
2.为附件一中的项目设计新的任 务定价方案，并和原方案进行比较。
3.实际情况下，多个任务可能因 为位置比较集中，导致用户会争相 选择，一种考虑是将这些任务联合 在一起打包发布。在这种考虑下， 如何修改前面的定价模型，对最终 的任务完成情况又有什么影响？
z01 x 2 y 1 1 x 22 y 2
23
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，进行价格的修改
原方案价格
75-85 70-75 65-70
新方案价格
82.5-93.5 70-75 58.5-63
24
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，回归性良好。
在新的方案中给予了增加报酬的处理，会员们会更加积极地去完成，高报酬的 任务的完成率有了提高；对于的报酬的简单密集任务，采取了打包处理的方式，提高 了会员的工作效率，进而提升了的报酬任务的完成率。
2
1
问题一的模型建立 与求解
3
求解问题一的步骤：
1
2
3
Step 1
Step 2
Step 3
通过MATLAB数 据处理
通过数据结 果建立模型
由模型建立
一般规律， 给出结论
4
数据表
图1 拟合曲线图：通过会员信誉值与可预约任务数量来进行拟合
性较好
β22=37.77958872
beta
rmse=3.750298
= β0=726669.9856 08
β1=-12797.0227
剩余标准差
β2=96.98660991 β11=56.25613031
Rmse=3.7502 9807962618 此回归模型显著
性较好
β22=-2.026699052
通过数据分析 各个因素对结
果的影响
Step 4
得出结论
13
问题一结论：
未完成原因：
1.在第一类聚类点A附近，由于
竞争压力大，没有足够的会员来 做任务。
2.在非中心城市C附近，地
区相对复杂，会员相对较少， 任务又相对偏远，任务处理 不及时。 3.在第三聚类点D附近，任
务过于密集，任务报酬相对 较低，打击了人们做任务的 积极性。导致任务无法得到 有效的处理。
5
数据表
图2 任务完成分布图
6
数据表
图3 会员分布图 7
数据表
图4 会员及任务分布图
8
数据表
A
B
C
D
图5 任报酬及任务分布图 9
模型的建立
最终聚类中心 聚类
1
2
3ຫໍສະໝຸດ Baidu
任务gps纬度
22.667097 65
23.019327 23.1106024
86
2
任务gps经度
114.04127 21
113.72545 113.227249
4.在第一类聚类点A附近， 由于任务难度系数大，且较 为分散，难以快速完成，故 任务完成率低。
14
问题一结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x
第一聚类点A 52.90%
0.53
第二聚类点B 97.10%
0.495
非中心城市C 71.70%
0.939
第三聚类点D 46.50%
0.323
竞争系数 1.89 1.03 1.39 2.15
12
问题一结论的过程：
1
2
3
4
Step 1
数据处理，寻 找出规律。
Step 2
通过建立的模 型聚类得到结
果
Step 3
20
问题二结论：
Step 1
Step 2
附件一数据任务完成率： y k•1e1abx
y' ry•k y
k
解得：K=70 a=15.88 b=0.263
Step 3
Step 4
s型函数表达式为：
y70•1e15.1880.263x
求解得该方案的 总完成率为： 63.76%
修订前的完成率： 61.0123%
21
3
问题三的模型建立 与求解
22
求解问题三的过程：
与第二问相比增加了打包任务的发放形式，我们做如下处理：
我们把酬劳低于70的任务（510个）（占总任务的71.7%）进行打包操作----聚 类。将任务5个一组进行打包处理，筛选附件一种报酬低于70的任务，将其加入 SPSS进行K-聚类打包。并通过MATLAB软件作出多元二项式拟合命令对任务标价 进行计算。再由以下公式进行计算。
beta
rmse=3.686227
= β0=445440.5317 282
β1=-7895.225464
剩余标准差
β2=392.0296337 Rmse=3.686227 β11=34.62919582 2818801114 此回
模型的建立
通过建立以上模型，最终计算出的解结果：
任务完成率
任务比人数
四个区域。从中选择一个优秀
的区域作为基础，以此来推广 定价规律。
C
B D
18
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结构：
目标层：O点（选择工作地点） 准则层：任务难度Ｃ1、工作密度C2、 工作环境C3、竞争强度C4 方案层：A、B、C、D 最终通过数据计算出的结果修订的定价函数表 达式为：
z01 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
36
4
10
模型的建立
聚类一
聚类二
z0 1 x 2 y 1 1 x 2 2 2 y 2
聚类三
beta
rmse=4.123258
= β0=211325.6948 102
β1=-3361.860361
剩余标准差
β2=-1746.595812 β11=14.78759851
Rmse=4.1232 5810173269 此回归模型显著
19
问题二——模型建立：
建立层次分析模型结 构：
造对比矩阵用MATLAB软件求解特征向量为： 4.021，并做一致性检验得到结果为：RI=0.90， 即通过检验。在四个区域内发现B区域价格制定较 合理，再对B区域的价格做优化处理：价格低于70 元的进行降价10%的处理，价格高于75的提价 10%处理，70-75之间的不作处理。
求解得该方案的 总完成率为： 61.0123%
15
2
问题二的模型建立 与求解
16
求解问题二的步骤：
Step 1
Step 2
Step 3
Step 4
问题分析
建立层次模型结构
修改任务定价函数
与原方案的比较
17
问题二——模型建立：
A
通过用MATLAB做出的
散点图可以设为A、B、C、D
（顺序为从左至右，从上到下）
2
0 1
8
2017年高教社杯全国大学生数学建模竞赛题目
B题 “拍照赚钱”的任务定价
2020年8月2日星期日1
问题：
1.研究附件一中项目的任务定价 规律，分析任务未完成的原因。
2.为附件一中的项目设计新的任 务定价方案，并和原方案进行比较。
3.实际情况下，多个任务可能因 为位置比较集中，导致用户会争相 选择，一种考虑是将这些任务联合 在一起打包发布。在这种考虑下， 如何修改前面的定价模型，对最终 的任务完成情况又有什么影响？
z01 x 2 y 1 1 x 22 y 2
23
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，进行价格的修改
原方案价格
75-85 70-75 65-70
新方案价格
82.5-93.5 70-75 58.5-63
24
求解问题三的过程：
通过聚类，我们的得到了的数据说明，回归性良好。
在新的方案中给予了增加报酬的处理，会员们会更加积极地去完成，高报酬的 任务的完成率有了提高；对于的报酬的简单密集任务，采取了打包处理的方式，提高 了会员的工作效率，进而提升了的报酬任务的完成率。