任务分包定价策略研究

范兴奎　刘奎　王梦宇

摘 要：运用K-means聚类法将任务按照经纬度分类，进行多元线性回归分析，建立新的定价方案.构建任务打包算法，进行多元线性回归分析，得到合理的定价策略.实验结果表明，新方案的定价更为合理.

关键词：K-means聚类法；多元线性回归模型；打包半径；任务打包算法

[中图分类号]R19 [文献标志码]A

Abstract：Firstly， we use K-means clustering method to classify tasks according to latitude and longitude and carry out multivariate linear regression analysis to establish a new pricing scheme. Then， we build the task packaging algorithm and carry out multivariate linear regression analysis to get a reasonable pricing strategy. Finally， the experimental results show that the pricing of the new scheme is more reasonable.

Key words：K-means clustering method；multivariate linear regression model；packing radius；task packing algorithm

1 模型假設及符号说明

1.1 模型假设

数据处理过程中忽略地球曲面因素对距离的影响；假设定价过程符合市场供求理论，且不考虑政策对该软件的影响；不考虑火山、地震等自然灾害对任务的干扰；假设所有用户和商家均为理性经济人；假设所有数据来源真实可靠.

表3的数据表明，残差数值偏高，最高可达339.61，只有第四、第五、第六类的残差值较低，表明模型拟合效果不理想.参考文献[2]的定价规律不合理，存在主观定价情况，导致远离市中心的任务完成度较低.定价是一个多因素导向的过程，只考虑距离与定价的关系而忽略其他客观因素的影响，会造成定价不合理，从而导致任务无法完成.

任务未完成点主要集中在广州市、深圳市及佛山市附近.距离市中心越远，定价越高.任务未完成的主要原因是：

（1）定价合理是完成任务的基本因素.任务分包最核心的一环是定价，合理的价格可以吸引众多参与者，促进任务高效完成.若定价者仅基于任务点与聚类中心的距离定价，则会忽略用户执行任务时成本大于利润的情况.

（2）会员数量是影响任务完成的因素之一.一般来说，会员数量越多，任务完成概率越大.

（3）经济发展水平影响任务的完成情况.深圳市周边大量任务处于未完成状态，且定价明显较低，但深圳市会员数量充足，几乎不存在其他区域会员跨地区完成任务的情况.2016年深圳市居民人均年收入为45 000元[4]，日常工资足以满足人们的消费需求，基本不需要赚取外快来增加收入.因此，较高的经济发展水平会导致任务完成率较低.

（4）便捷的交通有利于任务的完成.如东莞市附近，一些价格较高的任务也无人接受.该区域位于东莞市城乡结合部，交通网络不发达，时间成本和交通费用大于任务酬金，因此理性会员普遍会放弃接受此类任务.

3 模型2：多元线性回归模型[1]

3.1 指标选取

会员到任务点的距离x1为采用针对某一任务选择，所有会员与其距离的和；会员信誉值x2为参考文献[2]中给出的指标；预定任务限额x3为每位会员预定的完成任务的上限；人均收入x4为全体成员获取总收入的平均值；青年人口比例x5为一定区域内，某个时间段中，青年人口数占总人口数的比重；交通便利程度x6为一个地区的道路交通状况；τ为0-1变量，即当任务点附近有地铁时，τ为1，否则为0.相关数据来源于广东省统计年鉴.[5]

3.2 模型建立

计算每类别的任务完成度，选择其中具有代表性的三类：第三类（20%）、第五类（56%）和第六类（99%）.计算每类别最大范围、各会员与聚类中心的距离.若会员与聚类中心的距离处于某一范围内则归为一类.计算会员到聚类中心的距离和.将三类任务点输入百度地图，统计各任务点附近一定范围内的公交站台和地铁站台数量，计算交通便利度.[6]

建立多元线性回归模型.计算结果表明[7]，会员信誉度和预定任务限额的相关系数为0.653，相对较高.会员信誉度对价格的影响最小，因此，剔除该指标，建立五元线性回归方程.

4 模型3：任务打包定价模型

任务打包对行业定价的影响因素为：接单者通过一次完成多项邻近任务从而降低成本，商家通过将多项任务分配给同一接单者从而降低价格.基于任务距离打包的核心在于任务打包半径的确定.本文分别选取1 km，2 km和3 km作为打包半径，对任务进行打包.

以第三类打包任务为例.随机选择某一点，以1 km为半径，运用MATLAB软件编程计算出任务点与其距离，与半径对比，选择所有距离小于半径的点与初始点一起打包.通过任务打包算法，完成打包，得到各任务包的经纬度数据.建立基于任务打包的多元线性回归模型，研究任务打包的定价策略.采用式（2）计算每个任务包与会员的距离与距离和.选取预定任务限额、人均月收入、青少年比例及交通便利度作为指标进行多元回归分析.回归模型为：

5 结论

基于“互联网+”共享模式，研究任务分包软件的定价策略问题.运用K-means聚类法，将任务按照经纬度分为8类，任务点与聚类中心的距离作为自变量，与任务价格进行拟合，分析任务未完成的原因.再选取对完成任务有影响的指标，进行多元线性回归分析，建立新的定价方案.新的定价方案与原有定价方案对比的结果表明，新方案的定价更为合理.构建任务打包算法，进行多元线性回归分析，从而得到合理的定价策略.

参考文献

[1] 司守奎，孙玺菁. 数学建模算法与应用[M].北京：国防工业出版社，2008：1-35.

[2] 中国工业与应用数学学会.2017年全国大学生数学建模竞赛B题[DB].http：// www.mcm.edu.cn/ht ml_cn/node/460baf68ab0ed0e1e557a0c79b1c4648.html.

[3] 贺超英，王少喻.MATLAB应用与实验教程[M].北京：电子工业出版社，2013.10-91.

[4] 中华人民共和国国家统计局，深圳市统计局. 深圳统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2016.139-143.

[5] 中华人民共和国国家统计局，广东省统计局.广东统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2016.100-267.

[6] 刘燕婷，苏小熔，任龙文.广州中心城区免费公园公共交通出行便利度分析[J].云南地理环境研究，2010，22（5）：63-67.

[7] 卢纹岱.SPSS统计分析[M].北京：电子工业出版社，2010.109-137.

编辑：吴楠