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1、隨著集成眾多智能傳感器和擁有移動(dòng)計(jì)算能力的智能手機(jī)在生活中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛,利用大量參與結(jié)點(diǎn)收集和分析感知數(shù)據(jù)的群智感知計(jì)算逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。群智感知計(jì)算中一個(gè)顯著的特點(diǎn)是,參與結(jié)點(diǎn)自行決定是否參與群智感知計(jì)算,并在貢獻(xiàn)感知數(shù)據(jù)后獲取對(duì)應(yīng)的報(bào)酬。如何在有限的預(yù)算約束和感知數(shù)據(jù)可能存在冗余的情況下,盡可能地吸引更多的參與結(jié)點(diǎn)收集和貢獻(xiàn)感知數(shù)據(jù)是一個(gè)重要的問(wèn)題。與此同時(shí),參與結(jié)點(diǎn)對(duì)參與群智感知計(jì)算中的感知任務(wù)有一個(gè)決策的過(guò)程,參與結(jié)點(diǎn)形成的策略
2、組合直接影響到群智感知計(jì)算的性能和收集到的感知數(shù)據(jù)的質(zhì)量。本課題著重研究群智感知計(jì)算中的參與結(jié)點(diǎn)決策問(wèn)題。
與現(xiàn)有研究工作注重研究群智感知計(jì)算中的激勵(lì)機(jī)制不同,本課題從參與結(jié)點(diǎn)的角度出發(fā),基于參與結(jié)點(diǎn)的行為模式和博弈論中擁塞博弈(Congestion Game)模型,提出了感知任務(wù)選擇(Sensing Process Participation,SPP)博弈。在此博弈中,每個(gè)參與結(jié)點(diǎn)通過(guò)判斷自己的滿意度來(lái)決定是否參與群智感知計(jì)
3、算中的感知任務(wù)。滿意的參與結(jié)點(diǎn)的數(shù)量越多,群智感知計(jì)算的工作性能就越高。如何求解感知任務(wù)選擇博弈的社會(huì)最優(yōu)被稱為感知任務(wù)選擇問(wèn)題。本課題首先證明了感知任務(wù)選擇問(wèn)題是NP難的。其次,本課題提出分布式的感知任務(wù)選擇算法,能夠在線性時(shí)間內(nèi)收斂到一個(gè)純策略納什均衡。每個(gè)參與結(jié)點(diǎn)能夠獨(dú)立地判斷自己的滿意度,并向平臺(tái)提交更優(yōu)響應(yīng)更新,而無(wú)需與其他參與結(jié)點(diǎn)交換信息。在此基礎(chǔ)上,本課題證明了感知任務(wù)選擇博弈的兩個(gè)性質(zhì),包括純策略納什均衡的存在性與無(wú)秩序
4、代價(jià)(Price of Anarchy)。在參與結(jié)點(diǎn)的需求差異不大的一般情況下,純策略納什均衡能夠達(dá)到近似社會(huì)最優(yōu)的社會(huì)效益。
本課題對(duì)長(zhǎng)期運(yùn)行并擁有大量參與結(jié)點(diǎn)和感知任務(wù)的群智感知計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果顯示,本文提出的感知任務(wù)選擇算法能夠穩(wěn)定地收斂到純策略納什均衡。在通常情況下,群智感知計(jì)算系統(tǒng)中大部分的參與結(jié)點(diǎn)是滿意的。同時(shí),感知任務(wù)選擇算法能夠良好地應(yīng)對(duì)不同數(shù)量的參與結(jié)點(diǎn)和感知任務(wù),具有較低的計(jì)算復(fù)雜度。
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