Hybride Rekrutierung von Arbeitskräften für Mobile Crowd Sensing und Computing unter Berücksichtigung von Langzeit- und Kurzzeitverträgen

Core Concepts

Das Ziel ist es, ein neuartiges hybrides Rekrutierungsverfahren für Arbeitskräfte in Mobile Crowd Sensing und Computing (MCSC)-Netzwerken zu entwickeln, das sowohl Langzeit- als auch Kurzzeitverträge umfasst, um die dynamische Dienstleistungsbereitstellung und Unsicherheiten in der Teilnahme der Arbeitskräfte zu bewältigen.

Abstract

Der Artikel untersucht ein neuartiges hybrides Arbeitskräfte-Rekrutierungsproblem, bei dem die Mobile Crowd Sensing und Computing (MCSC)-Plattform Arbeitskräfte einsetzt, um MCSC-Aufgaben mit unterschiedlichen Qualitätsanforderungen und Budgetbeschränkungen unter Unsicherheiten in der Teilnahme der Arbeitskräfte und ihrer lokalen Arbeitsbelastung zu erfüllen.
Es wird ein hybrides Arbeitskräfte-Rekrutierungsrahmenwerk mit Offline- und Online-Handelsmodi vorgeschlagen. Der Offline-Modus ermöglicht es der Plattform, langfristige Arbeitskräfte (Dienste) im Voraus zu überbuchen, um die dynamische Dienstleistungsbereitstellung zu bewältigen, indem Verträge im Voraus abgeschlossen werden. Dies wird als 0-1 ganzzahlige lineare Programmierung (ILP) mit probabilistischen Beschränkungen der Dienstqualität und des Budgets formuliert.
Um die bestehenden Unsicherheiten zu berücksichtigen, die dazu führen können, dass langfristige Arbeitskräfte die Dienstqualitätsanforderung für jede Aufgabe nicht erfüllen, wird die Methodik um ein Online-Schema für die Rekrutierung temporärer Arbeitskräfte als Backup-Plan B erweitert, um eine nahtlose Dienstleistungserbringung für MCSC-Aufgaben zu unterstützen, was ebenfalls ein 0-1 ILP-Problem darstellt.
Um diese Probleme, die als NP-schwer erwiesen wurden, zu lösen, werden drei Algorithmen entwickelt: i) erschöpfende Suche, ii) indexbasierte stochastische Suche mit risikobasierter Filterbeschränkung, iii) geometrisches Programmieren-basierter sukzessiver konvexer Algorithmus, die optimale oder suboptimale Lösungen erzielen.
Die Experimentergebnisse zeigen die Effektivität unseres Ansatzes in Bezug auf Dienstqualität, Zeiteffizienz usw.

Stats

Die Dienstqualität, die von einem Arbeiter wi für eine Aufgabe sk unter harter Qualitätssicherung angeboten wird, ist gegeben durch qi,k,Hard.
Die erwartete Dienstqualität, die von einem Arbeiter wi für eine Aufgabe sk unter weicher Qualitätssicherung angeboten wird, ist gegeben durch qi,k,Soft.
Das Budget der Aufgabe sk ist gegeben durch dB
k.
Die gewünschte Dienstqualität der Aufgabe sk ist gegeben durch dQ
k.

Quotes

"Offline (im Voraus) getroffene Entscheidungen bieten eine umsetzbare Lösung mit geringeren Auswirkungen auf die Echtzeitdiensterbringung."
"Oberbuchung hilft, eine zufriedenstellende Dienstqualität zu bieten, wenn einige langfristige Arbeitskräfte zu bestimmten Handelszeitpunkten keine Dienste anbieten können oder aus einem Handel aussteigen."

Key Insights Distilled From

Long-Term or Temporary? Hybrid Worker Recruitment for Mobile Crowd Sensing and Computing

by Minghui Liwa... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2206.04354.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte eine Kooperation zwischen verschiedenen PoIs die Effizienz der hybriden Arbeitskräfterekrutierung verbessern?

Eine Kooperation zwischen verschiedenen PoIs könnte die Effizienz der hybriden Arbeitskräfterekrutierung verbessern, indem sie eine bessere Ressourcennutzung ermöglicht. Durch die Zusammenarbeit könnten PoIs ihre Arbeitskräfte besser koordinieren und Aufgaben effizienter verteilen. Dies würde dazu beitragen, Engpässe zu vermeiden und sicherzustellen, dass die benötigten Arbeitskräfte rechtzeitig verfügbar sind. Darüber hinaus könnten PoIs durch den Austausch von Informationen über Arbeitskräfte und Aufgaben ihre Planung optimieren und die Gesamtleistung des Systems steigern.

Wie könnte man die Ehrlichkeit der Arbeitskräfte in Bezug auf ihre lokale Arbeitsbelastung sicherstellen, wenn sie nicht direkt beobachtet werden kann?

Um die Ehrlichkeit der Arbeitskräfte in Bezug auf ihre lokale Arbeitsbelastung sicherzustellen, wenn sie nicht direkt beobachtet werden können, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung von Überwachungsmechanismen, die die Arbeitsbelastung der Arbeitskräfte indirekt überwachen, z. B. durch die Analyse von Leistungsdaten oder die Überprüfung von Ergebnissen im Vergleich zur gemeldeten Arbeitsbelastung. Darüber hinaus könnten Anreize geschaffen werden, die die Arbeitskräfte dazu motivieren, ehrlich über ihre lokale Arbeitsbelastung zu berichten, z. B. durch Belohnungen für korrekte Angaben und Sanktionen für falsche Angaben.

Wie könnte man die Methodik auf andere Anwendungsszenarien wie Logistik oder Gesundheitsversorgung erweitern, in denen ähnliche Herausforderungen auftreten?

Die Methodik könnte auf andere Anwendungsszenarien wie Logistik oder Gesundheitsversorgung erweitert werden, indem sie an die spezifischen Anforderungen und Herausforderungen dieser Branchen angepasst wird. Zum Beispiel könnten in der Logistik zusätzliche Kriterien wie Lieferzeiten, Routenoptimierung und Lagerverwaltung berücksichtigt werden. In der Gesundheitsversorgung könnten Aspekte wie Patientenversorgung, Terminplanung und Ressourcenallokation in die Methodik integriert werden. Durch die Anpassung der Methodik an die spezifischen Anforderungen dieser Branchen könnten ähnliche Herausforderungen effektiv bewältigt und die Effizienz der Arbeitskräfterekrutierung verbessert werden.