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摘要
空间众包中现有的任务分配方案主要集中在点任务上，对区域任务分配研究较少，并且多数研究以离线任务分配为基础.然而想要实现区域任务的真正应用，在线分配方案的提出更为重要.本文为区域任务提供了一个有效的在线任务分配方案，该方案在预算和时间约束下，可以最大化区域任务的总体质量得分.首先提出一种预分配算法(PA)通过历史数据对工人和任务进行预分配.然后提出了基于移动工人的在线跨区域分配算法(CRMW),并设计多轮分配机制提高任务分配的成功率.该算法分不同轮次在同一区域和所有区域之间进行分配，并采取基于原始质量比的激励机制，从而进一步提高分配算法的命中率.最后提出区域任务分解算法(RTDA)将任务进行子任务分解，并通过优化粒子群算法为子区域任务选择合适工人.本文通过在真实数据集上进行对比实验，从质量分数和运行时间两方面进行比较，并表明了本文算法对质量分数的提高具有一定的有效性.
