基于博弈均衡的群智感知评级协议设计与优化

发布时间：2022-08-01 19:17

　　随着物联网、云计算、大数据等信息技术的高速发展,内置丰富传感器的移动智能终端得到了广泛关注和普及,群智感知已成为一种新型的信息收集、分享和探测的感知模式,并被广泛应用到人们日常生活中的诸多领域。尽管群智感知在近几年取得了一系列的研究成果和进展,但是诸如参与者数量不足和感知数据质量不高等问题严重阻碍了群智感知的健康发展,其根本原因在于系统缺乏针对此类行为实施恰当的惩罚。因此,设计科学的激励机制从而有效激励用户积极参与感知工作并努力贡献高质可靠的感知数据是必要且迫切的。针对众包竞争困境问题,同时实现合作与剥削,为用户提供足够的激励力度促使其提供高质量服务的同时最大化请求者收益;结合用户的异构属性,建立两阶段非对称众包竞争困境博弈模型;采用二元评级标签以及二元定价机制设计评级协议,对于不同评级的用户根据其当前评级和所选策略分配不同的评级从而更新下一个时间片的评级,并给予不同的报酬;通过差别奖惩促使低评级用户的收益转移至高评级用户,在某种程度上降低了不完美监听所引发的系统收益损失;基于线性规划图解法求解局部最优设计参数,进而获得全局最优设计参数并最大化社会收益;最后,设计低复杂度算法计算出最优... 

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

所提评级协议示意图

设计参数与固定参数的关系：(a);(b);(c);(d);(e);(f);(g);(h)

固定参数对于社会收益的影响：(a);(b);(c);(d);(e);(f);(g);(h)


本文编号：3668025