Gig-work Management System with Chance-Constraints Verification Algorithm

📄 arXiv: 2512.11308v1 📥 PDF

作者: Kazuyoshi Fukuda, Masaki Inoue, Riko Asanaka

分类: eess.SY

发布日期: 2025-12-12

备注: 6 pages, 5 figures, submitted to IFAC World Congress 2026

💡 一句话要点

提出基于机会约束验证算法的零工管理系统框架，优化任务分配。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 零工经济 任务分配 机会约束优化 模型预测控制 决策模型 众包 近似算法

📋 核心要点

  1. 现有零工管理系统在任务分配上缺乏对零工工作者决策行为的有效建模，导致效率低下。
  2. 论文提出了一种基于零工工作者决策模型的优化框架，通过机会约束模型预测控制（CC-MPC）来确定最佳任务工时和工资。
  3. 通过众包数据构建零工工作者模型，并设计近似求解算法，保证置信水平，提升CC-MPC问题的求解效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个高效的零工管理系统框架。该系统向零工工作者推荐一次性任务，并提供任务工时和工资信息。为了实现有效的管理，本文首先构建了一个零工工作者决策模型。然后，基于该模型，构建了一个优化问题，以确定最佳的任务工时和工资。所构建的问题属于机会约束模型预测控制（CC-MPC）问题。为了高效地解决CC-MPC问题，本文开发了一种具有保证置信水平的近似求解算法。最后，基于通过众包收集的数据，开发了零工工作者模型。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决零工经济中，如何高效地为零工工作者分配任务，并确定合适的工时和工资，以最大化系统效率的问题。现有方法通常缺乏对零工工作者个体决策行为的建模，导致任务分配不合理，影响零工工作者的积极性和整体效率。

核心思路：论文的核心思路是建立一个零工工作者的决策模型，并将其纳入到任务分配的优化问题中。通过预测零工工作者对不同任务的接受程度，优化任务的工时和工资，从而提高任务分配的成功率和整体效率。

技术框架：该零工管理系统框架包含以下几个主要模块：1) 零工工作者决策模型构建模块：基于众包数据，建立零工工作者的决策模型，用于预测其对不同任务的接受程度。2) 优化问题构建模块：将任务分配问题建模为机会约束模型预测控制（CC-MPC）问题，目标是最大化系统效率，约束条件包括零工工作者的接受概率等。3) 近似求解算法模块：开发一种近似求解算法，用于高效地求解CC-MPC问题，并保证一定的置信水平。

关键创新：论文的关键创新在于将零工工作者的决策行为建模，并将其纳入到任务分配的优化问题中。此外，针对CC-MPC问题的求解，提出了一种具有保证置信水平的近似求解算法，提高了求解效率。

关键设计：零工工作者决策模型的设计细节未知，但提到是基于众包数据构建的。CC-MPC问题的具体形式（目标函数、约束条件）未知。近似求解算法的具体实现细节未知，但强调了其保证置信水平的特性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过众包数据构建了零工工作者模型，并开发了相应的优化算法。虽然具体的实验数据和对比基线未知，但论文强调了所提出的近似求解算法具有保证置信水平的特性，这意味着在一定程度上可以保证任务分配的质量和效率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种零工平台，例如外卖配送、跑腿服务、在线教育等。通过优化任务分配和工资设定，可以提高零工工作者的收入和工作满意度，同时提升平台的整体效率和服务质量。该研究还有助于更好地理解零工经济的运作机制，为相关政策制定提供参考。

📄 摘要（原文）

This paper proposes the framework of an efficient gig-work management system. A gig-work management system recommends one-off tasks with information about task hours and wages to gig-workers. To enable effective management, this paper develops a model of gig-workers' decision-making. Then, based on the model, we formulate an optimization problem to determine the optimal task hours and wages. The formulated problem belongs to the class of chance-constrained model predictive control (CC-MPC) problems. To efficiently solve the CC-MPC problem, we develop an approximate solution algorithm with guaranteed confidence levels. Finally, we develop gig-worker models based on data collected through crowdsourcing.