群智感知系统中任务分配算法与激励机制的研究

发布时间：2023-12-02 08:02

　　随着内置高性能传感器的移动设备的广泛应用,新兴的群智感知技术逐渐成为实时感知、收集与共享信息的有效方式。不同于传统的静态传感器网络,群智感知无需部署大量传感器节点,它将普通用户随身携带的移动设备作为基本的感知单元,随时随地感知周围环境信息,实现感知任务的分发与感知数据的收集,是众包思想在移动数据感知领域的体现。任务分配与激励机制是群智感知研究中的关键问题,其中,任务分配是在一定约束条件下,选择合适的感知用户执行任务,以实现某种优化目标;激励机制则是借助合理的激励措施激励用户积极参与感知任务,以解决感知用户参与量不足等问题。本文针对最小化感知成本的任务分配问题以及基于拍卖的报酬激励机制设计问题展开研究,同时,结合研究成果,开发一套基于群智感知的校园信息共享平台。相应地,本文的主要研究工作如下:(1)在用户信息对称的情况下,研究最小化感知成本的任务分配问题。该问题针对现有研究的不足,增加考虑任务执行顺序与任务执行成本以计算感知成本,在用户可被分配多个任务的条件下,实现最小化感知成本的优化目标。通过复杂性分析可知,该问题属于NP-hard问题,在多项式时间内无法求得最优解,为此,分别采用贪婪...

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 任务分配研究现状
        1.2.2 激励机制研究现状
        1.2.3 群智感知应用研究现状
    1.3 本文的研究内容与组织结构
    1.4 小结
2 最小化感知成本的任务分配算法研究
    2.1 相关背景与问题模型
        2.1.1 相关背景
        2.1.2 问题模型
        2.1.3 计算复杂性分析
    2.2 基于贪婪算法的任务分配
    2.3 基于遗传算法的任务分配
        2.3.1 遗传算法介绍
        2.3.2 基于简单遗传算法的任务分配
        2.3.3 基于单亲遗传算法的任务分配
    2.4 基于蚁群算法的任务分配
        2.4.1 蚁群算法介绍
        2.4.2 算法设计
    2.5 算法仿真及性能分析
        2.5.1 仿真场景及参数设置
        2.5.2 仿真结果及分析
    2.6 小结
3 结合拍卖的报酬激励机制研究
    3.1 拍卖理论
        3.1.1 首价密封拍卖
        3.1.2 次价密封拍卖
        3.1.3 反向拍卖
        3.1.4 组合拍卖
    3.2 相关背景与问题模型
        3.2.1 相关背景
        3.2.2 问题模型
        3.2.3 计算复杂性分析
    3.3 激励机制设计
        3.3.1 确定竞拍任务组
        3.3.2 预处理机制
        3.3.3 决策方案
        3.3.4 激励机制性质证明
    3.4 机制仿真及性能分析
        3.4.1 对比机制
        3.4.2 仿真场景及参数设置
        3.4.3 仿真结果及分析
    3.5 小结
4 基于群智感知的校园信息共享平台
    4.1 相关背景
    4.2 需求分析
    4.3 概要设计
    4.4 平台展示
    4.5 小结
5 结论
    5.1 工作总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
在校期间的科研成果



本文编号：3869249