基于地点覆盖带预算约束的移动群智感知激励机制研究
发布时间：2021-10-26 20:59
移动群智感知作为物联网时代的产物,它结合了众包的思想和移动设备感知的能力,它依靠众多用户的无意识协作来完成感知任务,是一种全新的数据获取模式。由于感知任务通常需要众多的参与者与高质量的数据,这些参与者之间可能会存在竞争关系。参与者与群智感知平台之间在最大化各自效用时也是一个重要考虑因素。另一方面,由于感知任务所需的数据通常与地理位置有关,如何保证多个地点的数据达到一定数量也值得关注。因此针对不同任务场景设计不同的激励机制显得尤为重要。本文针对移动群智感知系统中感知平台与参与者之间的任务分配与感知地点选择问题展开研究,采用博弈论相关方法,为感知平台与参与者所处的不同场景设计不同的任务分配机制,目标分别是最大化社会效益与地点覆盖。感知平台需要多个地点的感知数据,参与者需要在感知地点内采集数据,本文将任务的分配权依次交给感知平台和参与者这两类对象。首先感知平台在将任务分配给参与者时会收取适当的押金,基于拍卖思想根据参与者价值与预算为他们分配任务量并给出他们需要支付的押金,这种分配机制的目标是具有真实性、预算可行性与分配可行性,并达到常数的流动福利近似比。然后对于竞标获胜,已经拥有任务的参与者...
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动群智感知典型系统结构
图 4.1 感知地点选择示意图 4.1 所示，有三个编号为 1、2、3 的参与者分别分布在地点 2、地点 7、地点 8任务数分别为 、 、 。假设每个感知地点的 ，参与者点间的移动成本c都为1。在选择感知地点时，参与者1地点选择策略 ② 的策略 ② ③，参与者 3 的策略 ② ③。在平台公布各个感知地点的 后 ① ，参与者 2 的 ① ，参与者 3 的 ① 与参与者 2 在感知地点 5 都有选择，他们会进行适当的策略调整。对于参与者他将感知地点 5 改为 9 后，由于移动成本的上升， ①保持不变。而对于参与他将感知地点 5 改为 9 后， ① ，所以有动机去调整自己的策略公布地点选择次数时，所有参与者都不会有动机去调整自己的策略，这样所有择会达到均衡状态。存在性与收敛分析
图 5.1 参与者价值与流动福利比值的关系5.1 中，通过改变参与者的价值 bid 来查看流动福利。为了便于直观看出参与福利的影响，本文选用两位参与者的竞标过程作为对比，以其中一位参与者，并且随着该参与者价值的增大而带动整体增大。在价值的每次变动中，为一个定值。从图中可以看出 TAP 方法的流动福利一直高于其他两种分配价值为 0.1~0.5 的区间范围内，TAP 的流动福利恒定不变，这是因为价值变值小于他的预算，并且小于另一位参与者的价值，而他们的预算被假设是相X 一直为 0，根据流动福利的公式 ① ，他的 被派分给了另一位参与者导致流动福利为一个定值。而对于贪心式与价值由于价值变动参与者的价值一直小于自身的预算，导致贪心式方案与价值分配效果一样，因此流动福利也一样。在价值为 0.5 以后的区间内，因为 ，导致流动福利会随着价值的提升而增大。当价值提升至一定值后，
【参考文献】：
期刊论文
[1]群智感知激励机制研究综述[J]. 吴垚,曾菊儒,彭辉,陈红,李翠平. 软件学报. 2016(08)
[2]地理位置相关移动感知系统任务分配问题研究[J]. 杜扬,黄河,孙玉娥,李凡长,朱艳琴,黄刘生. 计算机研究与发展. 2014(11)
[3]群智感知网络的发展及挑战[J]. 赵东,马华东. 信息通信技术. 2014(05)
[4]移动互联网浪潮下智能终端产业发展研究[J]. 王琼. 现代电信科技. 2014(06)
本文编号：3460186
【文章来源】：南京邮电大学江苏省
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
移动群智感知典型系统结构
图 4.1 感知地点选择示意图 4.1 所示，有三个编号为 1、2、3 的参与者分别分布在地点 2、地点 7、地点 8任务数分别为 、 、 。假设每个感知地点的 ，参与者点间的移动成本c都为1。在选择感知地点时，参与者1地点选择策略 ② 的策略 ② ③，参与者 3 的策略 ② ③。在平台公布各个感知地点的 后 ① ，参与者 2 的 ① ，参与者 3 的 ① 与参与者 2 在感知地点 5 都有选择，他们会进行适当的策略调整。对于参与者他将感知地点 5 改为 9 后，由于移动成本的上升， ①保持不变。而对于参与他将感知地点 5 改为 9 后， ① ，所以有动机去调整自己的策略公布地点选择次数时，所有参与者都不会有动机去调整自己的策略，这样所有择会达到均衡状态。存在性与收敛分析
图 5.1 参与者价值与流动福利比值的关系5.1 中，通过改变参与者的价值 bid 来查看流动福利。为了便于直观看出参与福利的影响，本文选用两位参与者的竞标过程作为对比，以其中一位参与者，并且随着该参与者价值的增大而带动整体增大。在价值的每次变动中，为一个定值。从图中可以看出 TAP 方法的流动福利一直高于其他两种分配价值为 0.1~0.5 的区间范围内，TAP 的流动福利恒定不变，这是因为价值变值小于他的预算，并且小于另一位参与者的价值，而他们的预算被假设是相X 一直为 0，根据流动福利的公式 ① ，他的 被派分给了另一位参与者导致流动福利为一个定值。而对于贪心式与价值由于价值变动参与者的价值一直小于自身的预算，导致贪心式方案与价值分配效果一样，因此流动福利也一样。在价值为 0.5 以后的区间内，因为 ，导致流动福利会随着价值的提升而增大。当价值提升至一定值后，
【参考文献】：
期刊论文
[1]群智感知激励机制研究综述[J]. 吴垚,曾菊儒,彭辉,陈红,李翠平. 软件学报. 2016(08)
[2]地理位置相关移动感知系统任务分配问题研究[J]. 杜扬,黄河,孙玉娥,李凡长,朱艳琴,黄刘生. 计算机研究与发展. 2014(11)
[3]群智感知网络的发展及挑战[J]. 赵东,马华东. 信息通信技术. 2014(05)
[4]移动互联网浪潮下智能终端产业发展研究[J]. 王琼. 现代电信科技. 2014(06)
本文编号：3460186
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