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以最大化有效参与者数量和最大化感知区域覆盖率为优化目标,以服务提供者的有限预算为约束,建立参与式感知激励机制多目标优化模型,运用遗传算法对模型求最优解。同经典激励机制优化方法 RADP-VPC-RC和GIA在相同参数条件下的仿真结果进行对比,证实了遗传算法优化模型的有效性和优越性。
基于遗传算法的参与式感知激励机制的优化
【摘 要】
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以最大化有效参与者数量和最大化感知区域覆盖率为优化目标,以服务提供者的有限预算为约束,建立参与式感知激励机制多目标优化模型,运用遗传算法对模型求最优解。同经典激励
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院,国立新泻大学工学部电气电子工学科
【出 处】
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科学技术与工程
【发表日期】
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2016年17期
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61372128和61471153）, 江苏省高校自然科学基金重大项目（14KJA510001）资助
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