【摘 要】
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移动群智感知作为近些年来的研究热点之一,在此背景下的任务分配与用户调度问题也相对应地受到了越来越多的关注。任务分配的主要目的是将感知任务合适地匹配给对应的参与者,参与者再以协作的方式共同完成较大且复杂的感知任务。因此,提供一项高效的任务分配机制十分重要。目前,对于任务分配和用户调度问题的研究工作主要分为参与者和感知平台两种角度。在感知平台角度下,现有的任务分配机制通常只考虑参与者当前时刻所处的位置
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移动群智感知作为近些年来的研究热点之一,在此背景下的任务分配与用户调度问题也相对应地受到了越来越多的关注。任务分配的主要目的是将感知任务合适地匹配给对应的参与者,参与者再以协作的方式共同完成较大且复杂的感知任务。因此,提供一项高效的任务分配机制十分重要。目前,对于任务分配和用户调度问题的研究工作主要分为参与者和感知平台两种角度。在感知平台角度下,现有的任务分配机制通常只考虑参与者当前时刻所处的位置,忽略了参与者在未来时刻的位置以及随机移动的问题。而在参与者的角度下,已有相关工作多从感知任务的位置、时间等因素进行研究,未考虑到完成任务的次序也间接影响了参与者的效率。针对以上问题,本文分别在感知平台和参与者两种不同的角度下提出一种新兴的任务分配机制。在平台角度下:本文利用马尔可夫模型来分析并预测参与者未来时刻所处位置,提出平台效率最大化任务分配算法来解决任务分配问题。在参与者角度下:本文对蚁群算法进行改进并提出参与者效益最大化算法,面对多任务的情况下,结合路程、时间、报酬三个因素为参与者规划出一条效益最大的任务完成次序路径。最后,我们设计并实现了一个任务分配系统,将两种任务分配机制运用其中,使得用户与读者能够更加深刻理解所提出算法的意义。
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