【摘 要】
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如何将众包测试任务分派给合适的众测工人,以较低的成本获得更好的测试结果,是一个重要问题。文中将CWS众测任务分派问题建模为一个基于马尔可夫决策过程的问题,且使用Deep Q
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672122,61902050,61602077),中央高校基本科研业务费专项基金(3132019355),赛尔创新项目(NGII20190627)
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如何将众包测试任务分派给合适的众测工人,以较低的成本获得更好的测试结果,是一个重要问题。文中将CWS众测任务分派问题建模为一个基于马尔可夫决策过程的问题,且使用Deep Q Network进行学习和实时在线测试任务分派。该基于强化学习的方法被命名为WTA-C。此外,文中根据众测工人执行任务的历史时间,通过统计条件概率计算测试工人在任务期限内完成任务的概率,将其作为工人信誉值来反映工人质量,并在每次分派完成后对工人信誉值进行更新。实验结果显示,WTA-C在控制测试任务的“质量-成本”权衡和保证工人可靠度方面
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