基于地点覆盖带预算约束的移动群智感知激励机制研究

摘要

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，他们需要选择感知地点执行数据采集来完成拥有的任务。本文设计了一种动态的激励机制，在参与者在执行任务前为他们进行任务地点预选择，激励参与者们分散到各个地点执行任务以达到最大地点覆盖的目的。在参与者动态地选择感知地点与分配任务过程中，最终会达到一种纳什均衡。通过严格的理论分析与实验模拟，上述机制可以在满足相关性质的情况下达到预期目标。

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