@misc{oai:uec.repo.nii.ac.jp:00009606,
 author = {松枝, 友佳},
 month = {2020-06-18},
 note = {2019, 近年モバイルデバイスの普及と共に位置・空間情報を要する空間クラウドソーシングという新たな分類が生まれた. 空間クラウドソーシングは，対象業務であるタスク，タスクを実行するワーカ，タスクとワーカを管理し，それらを結びつけるサーバの 3 つで構成される. 物理的に人やモノが移動する業務にもこの空間クラウドソーシングは適用されている. 
　本研究の目的は，空間クラウドソーシングを利用したフードデリバリーサービスのモデル化及びワーカとタスクの情報がそれぞれ動的にサーバに到着するようなオンラインモデルに対して，サーバ全体のコストが最小となるようなタスク割当を行うオンラインアルゴリズムの提案である. 特にワーカが自身にとって有益なタスク選択を行う場合に対して有用なサーバのタスク割当方法について提案を行い，計算機実験を通して提案アルゴリズムの性能評価及び経済分析を行う. 
　オフラインタスク割当問題をワーカとタスクそれぞれにタイムウィンドウ制約を有しかつ異なる前処理時間付き並列機械スケジューリング問題として，ワーカが拒否権を持つ場合持たない場合でそれぞれ定式化を行なった. 動的にワーカにタスクを割当てるオンラインアルゴリズムとして，ワーカとタスクそれぞれが到着した順に割当対象となっているものからマッチングを行う Algorithm1:FIFO と，ワーカのタスクに対する選好タイプによって既にサーバに到着しているタスクに対してワーカ毎に順位付けを行い，上位のものから割当を行うAlgorithm2:RANK の 2 つを提案した. 
　ワーカがタスクの選択権を有する場合，Algorithm1:FIFO よりもAlgorithm2:RANKの方がタスクの割当率が高く，またワーカのタスク拒否率が低い結果となった. 配送効率性を見ると，インスタンスによってはオフラインの場合でもその値が 0.5 を下回る結果となった. オンラインの場合，Algorithm1:FIFO を適用した時の配送効率性が最大でも 0.3程度であったのが，Algorithm2:RANK を適用した時は最大で 0.4 を超える結果となった.},
 title = {クラウドソーシング型ピックアップアンドデリバリー問題のモデル化と経済分析},
 year = {},
 yomi = {マツエダ, ユカ}
}