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La equidad desempea un papel vital en la computacin colectiva al atraer a sus trabajadores. El poder de la computacin colectiva se deriva de un gran nmero de trabajadores potencialmente disponibles para proporcionar una alta calidad de servicio y reducir costes. Un reto importante en el mercado actual del crowdsourcing es la asignacin de tareas de los flujos de trabajo de crowdsourcing. Los algoritmos de asignacin de tareas centrados en el solicitante tienen como objetivo maximizar la calidad de finalizacin de todo el flujo de trabajo y minimizar su coste total, lo que resulta discriminatorio para los trabajadores. El flujo de trabajo de crowdsourcing necesita equilibrar dos objetivos, a saber, la equidad y el coste. En este estudio, proponemos un enfoque codicioso alternativo con cuatro estrategias heursticas para abordar esta cuestin. En concreto, el enfoque propuesto pretende monitorizar el estado actual de la ejecucin del flujo de trabajo y utilizar estrategias heursticas para ajustar los parmetros de asignacin de tareas. Diseamos un modelo de asignacin en dos fases para ajustar con precisin las tareas a los trabajadores. F-Aware asigna cada tarea al trabajador que maximiza la equidad y minimiza el coste. Llevamos a cabo amplios experimentos para evaluar cuantitativamente los algoritmos propuestos en trminos de tiempo de ejecucin, equidad y coste utilizando una funcin objetivo de cliente en WorkflowSim, una conocida herramienta de simulacin en la nube. Los resultados experimentales basados en flujos de trabajo reales muestran que F-Aware, que es un 1% mejor que el mejor algoritmo de la competencia, supera a otras soluciones ptimas a la hora de encontrar el equilibrio entre equidad y coste.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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