第10章

眾包任務定價優(yōu)化方案指標設計程序實現指標計算方法指標設計第10章

一個任務的定價不僅與其周圍的任務數量、會員數量有關，還與任務發(fā)布時間有一定的關系。通過分析數據，我們發(fā)現任務的發(fā)布時間有一定的規(guī)律，即任務從6:30開始發(fā)布第一批任務，之后每隔3min發(fā)布一批，最后一批的發(fā)布時間為8:00。根據這些特點，我們可以設計相關指標并進行計算。對任務數據中的每個任務，我們設計了以下12個指標。字段名稱字段中文名稱字段說明Z1任務數量對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有任務數量Z2任務平均價格對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有任務平均價格Z3會員數量對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員數量Z4會員平均信譽值對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員信譽平均值Z5會員可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員所有時段可預訂任務限額Z6會員在6:30可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在6:30可預訂任務限額Z7會員在6:33-6:45時段可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在6:33—6:45時段可預訂任務限額Z8會員在6:48-7:03時段可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在6:48—7:03時段可預訂任務限額Z9會員在7:06-7:21時段可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在7:06—7:21時段可預訂任務限額Z10會員在7:24-7:39時段可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在7:24—7:39時段可預訂任務限額Z11會員在7:42-7:57時段可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在7:42—7:57時段可預訂任務限額Z12會員在8:00可預訂任務限額對每一個任務，計算其Qkm范圍內的所有會員在8:00可預訂任務限額指標計算方法第10章

通過圖示的方法介紹指標的具體計算過程。實心圓形代表任務，實心三角形代表會員，分布在同一個區(qū)域上，位置均由經度和緯度確定。以某個任務為圓心，5km范圍為半徑，作一個圓。由圖可以看出，該任務在5km范圍內有4個任務（包括自身）、2個會員。對該任務來講，指標Z1～Z12計算思路如下：Z1=4；Z2=對應4個任務定價的平均值；Z3=2；Z4=對應2個會員信譽值的平均值；Z5=對應2個會員可預訂限額的總和；Z6=對應2個會員在6:30可預訂限額的總和；Z7=對應2個會員在6:33—6:45時段可預訂限額的總和；Z8=對應2個會員在6:48—7:03時段可預訂限額的總和；Z9=對應2個會員在7:06—7:21時段可預訂限額的總和；Z10=對應2個會員在7:24—7:39時段可預訂限額的總和；Z11=對應2個會員在7:42—7:57時段可預訂限額的總和；Z12=對應2個會員在8:00可預訂限額的總和。指標計算方法第10章

本案例的關鍵是在計算任務之間、任務與會員之間的距離，從而確定每個任務在5km范圍內具體包括哪些任務和會員，進而就可以計算其指標值了。

程序實現第10章

1．Z1～Z5的計算首先，計算第0個任務到第1個任務、第0個任務到第0個會員之間的距離。示例代碼如下：importpandasaspd#導入Pandas庫importmath#導入數學函數包A=pd.read_excel('附件一：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件二：會員信息數據.xlsx')A_W0=A.iloc[0,1]#第0個任務的緯度A_J0=A.iloc[0,2]#第0個任務的經度A_W1=A.iloc[1,1]#第1個任務的緯度A_J1=A.iloc[1,2]#第1個任務的經度B_W0=B.iloc[0,1]#第0個會員的緯度B_J0=B.iloc[0,2]#第0個會員的經度#第0個任務到第1個任務之間的距離d1=111.19*math.sqrt((A_W0-A_W1)**2+(A_J0-A_J1)**2*math.cos((A_W0+A_W1)*math.pi/180)**2);#第0個任務到第0個會員之間的距離d2=111.19*math.sqrt((A_W0-B_W0)**2+(A_J0-B_J0)**2*math.cos((A_W0+B_W0)*math.pi/180)**2);print('d1=',d1)print('d2=',d2)執(zhí)行結果如下：d1=13.71765563354376d2=48.41201229628393程序實現第10章

其次，第0個任務與所有任務、會員之間的距離。示例代碼如下：importpandasaspd#導入Pandas庫importnumpyasnp#導入NumPy庫importmath#導入數學函數庫A=pd.read_excel('附件1：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件2：會員信息數據.xlsx')A_W0=A.iloc[0,1]#第0個任務的緯度A_J0=A.iloc[0,2]#第0個任務的經度#預定義數組D1，用于存放第0個任務與所有任務之間的距離#預定義數組D2，用于存放第0個任務與所有會員之間的距離D1=np.zeros((len(A)))D2=np.zeros((len(B)))fortinrange(len(A)):A_Wt=A.iloc[t,1]#第t個任務的緯度A_Jt=A.iloc[t,2]#第t個任務的經度

#第0個任務到第t個任務之間的距離d1=111.19*math.sqrt((A_W0-A_Wt)**2+(A_J0-A_Jt)**2*math.cos((A_W0+A_Wt)*math.pi/180)**2);D1[t]=d1程序實現第10章

forkinrange(len(B)):B_Wk=B.iloc[k,1]#第k個會員的緯度B_Jk=B.iloc[k,2]#第k個會員的經度

#第0個任務到第k個會員之間的距離d2=111.19*math.sqrt((A_W0-B_Wk)**2+(A_J0-B_Jk)**2*math.cos((A_W0+B_Wk)*math.pi/180)**2);D2[k]=d2程序實現第10章

再次，對第0個任務計算指標Z1、Z2、Z3、Z4、Z5。示例代碼如下：importpandasaspd#導入Pandas庫importnumpyasnp#導入NumPy庫importmath#導入數學函數包A=pd.read_excel('附件1：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件2：會員信息數據.xlsx')A_W0=A.iloc[0,1]#第0個任務的緯度A_J0=A.iloc[0,2]#第0個任務的經度#預定義數組D1，用于存放第0個任務與所有任務之間的距離#預定義數組D2，用于存放第0個任務與所有會員之間的距離D1=np.zeros((len(A)))D2=np.zeros((len(B)))fortinrange(len(A)):A_Wt=A.iloc[t,1]#第t個任務的緯度A_Jt=A.iloc[t,2]#第t個任務的經度#第0個任務到第t個任務之間的距離d1=111.19*math.sqrt((A_W0-A_Wt)**2+(A_J0-A_Jt)**2*math.cos((A_W0+A_Wt)*math.pi/180)**2);D1[t]=d1程序實現第10章

forkinrange(len(B)):B_Wk=B.iloc[k,1]#第k個會員的緯度B_Jk=B.iloc[k,2]#第k個會員的經度

#第0個任務到第k個會員之間的距離D2=111.19*math.sqrt((A_W0-B_Wk)**2+(A_J0-B_Jk)**2*math.cos((A_W0+B_Wk)*math.pi/180)**2);D2[k]=d2Z1=len(D1[D1<=5])Z2=A.iloc[D1<=5,3].mean()Z3=len(D2[D2<=5])Z4=B.iloc[D2<=5,5].mean()Z5=B.iloc[D2<=5,3].sum()print('Z1=',Z1)print('Z2=',Z2)print('Z3=',Z3)print('Z4=',Z4)print('Z5=',Z5)執(zhí)行結果如下所示：Z1=18Z2=66.19444444444444Z3=45Z4=1302.327115555555Z5=548程序實現第10章

最后，計算所有任務的Z1、Z2、Z3、Z4、Z5。示例代碼如下：importpandasaspd #導入Pandas庫importnumpyasnp #導入NumPy庫importmath#導入數學函數包A=pd.read_excel('附件1：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件2：會員信息數據.xlsx')#預定義,存放所有任務的指標Z1、Z2、Z3、Z4、Z5Z=np.zeros((len(A),6))fortinrange(len(A)):A_Wt=A.iloc[t,1]#第t個任務的緯度A_Jt=A.iloc[t,2]#第t個任務的經度#預定義數組D1，用于存放第t個任務與所有任務之間的距離#預定義數組D2，用于存放第t個任務與所有會員之間的距離D1=np.zeros((len(A)))D2=np.zeros((len(B)))程序實現第10章

foriinrange(len(A)):A_Wi=A.iloc[i,1]#第i個任務的緯度A_Ji=A.iloc[i,2]#第i個任務的經度#第t個任務到第i個任務之間的距離d1=111.19*math.sqrt((A_Wt-A_Wi)**2+(A_Jt-A_Ji)**2*math.cos((A_Wt+A_Wi)*math.pi/180)**2);D1[i]=d1forkinrange(len(B)):B_Wk=B.iloc[k,1]#第k個會員的緯度B_Jk=B.iloc[k,2]#第k個會員的經度#第q個任務到第k個會員之間的距離d2=111.19*math.sqrt((A_Wt-B_Wk)**2+(A_Jt-B_Jk)**2*math.cos((A_Wt+B_Wk)*math.pi/180)**2);D2[k]=d2Z[t,0]=tZ[t,1]=len(D1[D1<=5])Z[t,2]=A.iloc[D1<=5,3].mean()Z[t,3]=len(D2[D2<=5])Z[t,4]=B.iloc[D2<=5,5].mean()Z[t,5]=B.iloc[D2<=5,3].sum()執(zhí)行結果（部分）如下圖所示。其中第0列為任務編號，第1～5列依次為Z1～Z5。程序實現第10章

2．Z6～Z12的計算實際上，Z6～Z12做對Z5做進一步的劃分，即劃分為7個時段。因此，Z6～Z12的計算方法與Z5類似，區(qū)別在于邏輯索引位置需要進一步定位到所在的時段。為了便于使用，我們對定位時段的邏輯編寫成函數的形式。函數定義示例代碼如下：importdatetimedeffind_I(h1,m1,h2,m2,D2,B):I1=B.iloc[:,4].values>=datetime.time(h1,m1)I2=B.iloc[:,4].values<=datetime.time(h2,m2)I3=D2<=5I=I1&I2&I3returnI其中函數的輸入參數為時段開始時間（h1表示小時、m1表示分鐘）、結束時間（h2表示小時、m2表示分鐘），給定某個任務到所有會員之間的距離D2和會員數據B，返回值為對應時段的邏輯索引值。程序實現第10章

下面以第0個任務為例，計算Z5～Z12，按照分析，Z5應該等于Z6～Z12之和。示例代碼如下：importpandasaspd #導入Pandas庫importnumpyasnp #導入NumyPy庫importmath #導入數學函數模importfun #導入定義的函數A=pd.read_excel('附件1：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件2：會員信息數據.xlsx')Z=np.zeros((len(A),13))A_W0=A.iloc[0,1]#第0個任務的緯度A_J0=A.iloc[0,2]#第0個任務的經度D2=np.zeros((len(B)))#預定義，第0個任務與所有會員之間的距離forkinrange(len(B)):B_Wk=B.iloc[k,1]#第k個會員的緯度B_Jk=B.iloc[k,2]#第k個會員的經度d2=111.19*math.sqrt((A_W0-B_Wk)**2+(A_J0-B_Jk)**2*math.cos((A_W0+B_Wk)*math.pi/180)**2);D2[k]=d2程序實現第10章

Z5=B.iloc[D2<=5,3].sum()Z6=B.iloc[fun.find_I(6,30,6,30,D2,B),3].sum()Z7=B.iloc[fun.find_I(6,33,6,45,D2,B),3].sum()Z8=B.iloc[fun.find_I(6,48,7,3,D2,B),3].sum()Z9=B.iloc[fun.find_I(7,6,7,21,D2,B),3].sum()Z10=B.iloc[fun.find_I(7,24,7,39,D2,B),3].sum()Z11=B.iloc[fun.find_I(7,42,7,57,D2,B),3].sum()Z12=B.iloc[fun.find_I(8,0,8,0,D2,B),3].sum()Z6_12=sum([Z6,Z7,Z8,Z9,Z10,Z11,Z12])print('Z5=',Z5)print('sum(Z6～Z12)=',Z6_12)執(zhí)行結果如下：Z5=548sum(Z6～Z12)=548程序實現第10章

3．所有指標的計算將以上Z1～Z5，Z6～Z12兩個方面的指標計算代碼稍微加工修改，即可得到所有12個指標的完整計算代碼。示例代碼如下：importpandasaspd #導入Pandas庫importnumpyasnp #導入NumyPy庫importmath #導入數學函數模importfun #導入定義的函數A=pd.read_excel('附件1：已結束項目任務數據.xls')B=pd.read_excel('附件2：會員信息數據.xlsx')Z=np.zeros((len(A),13))fortinrange(len(A)):A_Wt=A.iloc[t,1]#第t個任務的緯度A_Jt=A.iloc[t,2]#第t個任務的經度D1=np.zeros(len(A))D2=np.zeros(len(B))foriinrange(len(A)):A_Wi=A.iloc[i,1]#第i個任務的緯度A_Ji=A.iloc[i,2]#第i個任務的經度d1=111.19*math.sqrt((A