最小化支付的移动群智感知激励机制研究

发布时间：2020-04-07 23:23

【摘要】：随着大数据时代的到来,移动群智感知已经成为一个完成大规模感知任务的有效模式,是当前无线通信和传感技术领域一个研究热点。移动群智感知需要以大量用户参与为前提,利用群体的力量以及智慧来完成个体难以完成的感知任务。在移动群智感知系统中,激励机制在吸引参与者参与和提高感知数据质量方面起着非常重要的作用。面对不同的应用场景,也需要设计不同的激励机制以实现不同的目标。本文致力于设计真实的激励机制来最小化支出的总和。在本文考虑的移动群智感知系统中,平台需要获得在给定的时间窗口内的完整感知数据。本文将平台与用户之间的交互过程建模成一个逆向拍卖,并设计了一个具有常节俭的时间窗口覆盖激励机制。所提出的机制由两个阶段组成:候选者选择阶段和获胜者选择阶段。在候选者选择阶段,选出两个最有竞争力的不相交的用户集合;在获胜者选择阶段,通过图论方法寻找所有可替代的用户集合。对于每一对这样的用户集合,选择他们中带权成本小的用户集中的用户作为优胜者。进一步地,本文把这个机制扩展到了请求时间窗口需要被多次覆盖的场景中。最后,通过严格的理论分析和大量的仿真实验,证明了提出的激励机制具备以下性质:RTW可行性,计算有效性,个人理性,真实性和常节俭。
【图文】：

1946 年第一台计算机诞生到现在，计算机的处理及云存储技术等一系列的云服务技术也高速发展产品相继出现，，也推动了群智感知的发展。网络架构络的发展，根据不同的应用场景，也出现了不同群智感知网络系统架构。如图 1.1 所示，利用传，分别是移动感知层、传输层以及服务处理应可以根据不同的场景进行扩展，比如，可以在移数据都不直接上传至服务平台而是在移动智能端以及保证数据的实时性，可以在传输层加入特务器等等。

图 1.2 时间覆盖的移动群智感知真实的激励机制，以减少时间窗口覆盖移动群智感挑战性的。首先，智能手机用户将采取战略行为来最明与实际成本不同的报价，或报告不真实的时间窗 可行性（即所选择的 UTW 可以覆盖 RTW）。这意系并找到 RTW 可行的解决方案。此外，支付最小化机制中，对用户的支付可能与用户的投标价格不同种常节俭比的时间窗口覆盖移动群智感知激励机制dowcoverage,FIMI）。另外很多场景下需要完成多覆内选择多个互不相交的可行用户集合进行感知任务的最小化支付问题，本文设计了扩展的时间窗口tive Mechanism for tIme window coverage, Extended
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP212.9;TN929.5

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本文编号：2618530