移动群智感知任务中面向参与者选择方法的研究

摘要

移动终端设备的更新换代速度我们有目共睹，伴随着越来越先进的移动设备的出现，移动感知和众包思想相结合产生了新型的物联网感知模式，即本文所讲的移动群智感知。当前，移动群智感知网络在社会生活中已经有了比较广泛的应用，工作人员被派遣至特定位置去执行某项感知任务，但是由于任务发布者的目的不同，有的任务发布者希望能够获得更高质量的数据，而有的任务发布者更希望能够快速地招募到任务参与者并从中进行选择。本文的主要内容是分别面向不同的任务发布者需求，提出了更优的参与者招募算法，主要成果包括: 提出了一种基于数据质量的参与者招募方法（本文简称为CAP-T）。该方法针对时间周期短、想要获取更高感知质量的多个感知任务。本文主要考虑到工作者的信誉、工作者的能力以及工作者与任务位置的距离三个方面，将任务发布者的费用控制在一定范围的同时，最大限度地提高预期的结果质量，并采用启发式算法解决该问题。通过仿真实验验证了CAP-T算法比当前的较优方法能有效降低平均错误率和预算利用率。 提出了一种基于时空效用的参与者选择方法（本文简称为TS-PSV），该方法针对大规模、需要快速招募参与者、想要获取更高感知质量并且任务周期长的单个任务。本文将总任务分割成多个地位完全相同的子任务，在每个子任务中不单独考虑预算，考虑到任务者的时间轨迹与位置信息，最大限度地提高参与者的时空覆盖效用，并采用启发式算法解决该问题。通过仿真实验验证了TS-PSV算法比当前的较优方法能在保证参与者选择过程时间相近的情况下，显著增加参与者的数量，并且提升了感知任务的时空效用。

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．3研究内容和组织结构

1．4本章小结

第二章相关理论知识

2．1移动群智感知网络基本概念

2．1．1起源

2．1．2基本组成和工作流程

2．1．3优缺点分析

2．2移动群智感知网络的主要应用

2．2．1在交通方面的应用

2．2．2在社交方面的应用

2．2．3在环境监测与保护方面的应用

2．2．4在其他方面的应用

2．3移动群智感知任务中的参与者选择

2．3．1参与者选择概述

2．3．2典型的参与者选择案例

2．4相关算法简介

2．4．1启发式算法综述

2．4．2贪心算法介绍

2．5本章小结

第三章一种基于数据质量的参与者选择方法

3．1问题概述

3．2相关工作

3．3系统模型描述

3．4算法设计

3．5仿真实验

3．5．1仿真环境描述

3．5．2仿真实验及结果分析

3．6本章小结

第四章一种基于时空覆盖效用的参与者选择方法

4．1问题描述

4．2相关工作

4．3系统模型描述

4．4算法设计

4．5仿真实验

4．5．1仿真环境描述

4．5．2仿真实验及结果分析

4．6本章小结

第五章总结与展望

5．1主要工作

5．2研究展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢