基于RepVGG和LSTM两阶段移动众包任务分配算法

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摘要：移动众包是一种新型的感知模式 ，已被广泛应用于移动计算和城市生活交通服务 ，任务分配是移动众包中核心研究问题之一。但由于任务是动态到达的 ，移动众包平台在初始并不了解所有的众包任务 ，导致任务分配往往会陷入局部最优。为了解决上述问题 ，本文提出了一种基于深度学习的两阶段预测算法 ，第一阶段使用基于RepVGG的网络进行任务可用性的预测 ，第二阶段使用基于 LSTM 的网络进一步进行任务持续时间的预测。（剩余17229字）

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