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时空众包任务分配双边二分匹配

近年来，随着共享经济和移动互联网的快速发展，双边在线二分匹配问题在空间数据中的应用越来越广泛。具体来说，给定一组在2D空间中动态出现的工作人员和任务，TOBM问题旨在找到工作人员和任务之间满足时空约束的最大基数的匹配。很多作品都研究过这个问题，但是他们问题的设定各不相同。此外，在统一的定义下，以前没有任何工作比较为不同设置定制的算法的性能。因此，缺乏一个指导实践者对各种场景采用适当算法的指南。为了填补这一领域的空白，本文对TOBM问题的代表性算法进行了综合评价和分析。我们首先给出我们统一的定义，然后为所有算法提供统一的实现。最后，基于合成数据集和真实数据集的实验结果，从短期效果和长期效果两个方面讨论了算法的优缺点，为选择合适的解决方案或设计新方法提供了指导。

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