基于群智感知的車聯(lián)網(wǎng)任務(wù)分配方案研究.pdf

1、基于群智感知的車聯(lián)網(wǎng)是結(jié)合了車聯(lián)網(wǎng)和群智感知的優(yōu)勢的城市感知技術(shù)，通過利用智能車輛作為感知平臺，以實(shí)現(xiàn)對城市感知所需信息的采集，借助于群體智慧的優(yōu)勢，以更低的成本獲取精度更高、覆蓋范圍更廣的數(shù)據(jù)，因而在城市感知中具有非常廣泛的應(yīng)用。任務(wù)分配作為基石，對于基于群智感知的車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的實(shí)現(xiàn)具有至關(guān)重要的意義。本文基于車聯(lián)網(wǎng)群智感知的任務(wù)分配問題進(jìn)行了深入的研究，設(shè)計(jì)了任務(wù)分配方案以及相應(yīng)的求解算法，并進(jìn)行了充分驗(yàn)證，本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下

2、：
　　1.基于特定車聯(lián)網(wǎng)群智感知應(yīng)用的任務(wù)分配方案設(shè)計(jì)：針對城市公共服務(wù)類城市感知應(yīng)用，在通過對真實(shí)交通數(shù)據(jù)分析研究的基礎(chǔ)上，本文基于離線和在線兩種模型，提出了基于特定應(yīng)用的任務(wù)分配方案。該方案以在滿足覆蓋率要求下使得所選車輛數(shù)目最小為目標(biāo)，通過利用車輛的行駛軌跡，在離線模型中設(shè)計(jì)了基于軌跡的車輛選擇算法?；趯ι虾Ｊ谐鲎廛嘒PS數(shù)據(jù)分析得到的規(guī)律，創(chuàng)新地提出了基于動(dòng)態(tài)閾值的車輛選擇算法，解決了在線模型中的選車問題。通過將設(shè)計(jì)方

3、案應(yīng)用于城市熱島效應(yīng)感知，本文驗(yàn)證了方案的有效性。
　　2.基于群智感知的車聯(lián)網(wǎng)任務(wù)分配激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)：針對由于任務(wù)感知用戶自身資源消耗導(dǎo)致的參與感知任務(wù)用戶不足的場景，本文設(shè)計(jì)了給予感知者激勵(lì)的任務(wù)分配方案。該方案首先針對任務(wù)分配者與參與者的角色將任務(wù)分配過程建模為拍賣過程，以利用拍賣理論來解決任務(wù)分配激勵(lì)問題。針對感知設(shè)備質(zhì)量參差不齊導(dǎo)致任務(wù)完成質(zhì)量無法保證的問題，通過設(shè)計(jì)質(zhì)量函數(shù)來保證任務(wù)完成的質(zhì)量要求?；趯BS應(yīng)用覆蓋面