【摘要】：隨著移動設(shè)備的普及和無線通信技術(shù)的快速發(fā)展,群智計算作為“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的一種新興的分布式問題解決模式,充分利用用戶手持智能設(shè)備中內(nèi)置的豐富傳感器(GPS、加速計、攝像頭、陀螺儀等)和越發(fā)強大的存儲、計算能力,結(jié)合用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的親密關(guān)系和移動規(guī)律,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的大規(guī)模靜態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)解決一些機器或個人難以完成的問題,具有部署方便、靈活、節(jié)約資源等優(yōu)勢,在現(xiàn)實環(huán)境中擁有廣闊的應(yīng)用前景,也是智慧城市發(fā)展的重要組成部分。本文從群智計算系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟出發(fā),關(guān)注移動社交網(wǎng)絡(luò)中的群智計算在線激勵機制、位置隱私保護、實時任務(wù)分配問題,設(shè)計對應(yīng)的改進算法,以保證群智計算系統(tǒng)在相關(guān)的場景中能夠高效高質(zhì)的運行。本文完成的主要工作如下:1、深入調(diào)研了群智計算的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及與其他學科的交叉背景,總結(jié)了目前研究中存在的問題和難點,確定本文的切入方向。介紹了群智計算相關(guān)理論基礎(chǔ),包括起源與應(yīng)用、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵步驟的基本原理,介紹了隱私保護基本算法及其在群智計算中的應(yīng)用、移動社交網(wǎng)絡(luò)的基本知識等,為后續(xù)研究的展開奠定基礎(chǔ)。2、提出了基于信譽控制的群智計算用戶招募和激勵機制。針對以城市Wifi信號監(jiān)測為代表的用戶主動型群智計算場景,研究該場景中的在線實時用戶招募和激勵問題,以在一定的預算和時間約束下最大化系統(tǒng)效益。在線場景中,用戶隨機到達和離開任務(wù)區(qū)域,充分考慮基于位置的計算任務(wù)覆蓋度和個人貢獻度進行建模,首先提出一種改進的多階段反向拍賣算法,通過在線學習自適應(yīng)調(diào)整每個階段的密度閾值,動態(tài)選擇最優(yōu)用戶集。之后,在每次交易結(jié)束后根據(jù)任務(wù)完成質(zhì)量對用戶的信譽進行評價和更新,并對違約一方實施懲罰。用戶攜帶的實時信譽值反之被引入上述反向拍賣算法的效益函數(shù)定義中,以指導下個階段的用戶招募。理論分析和仿真結(jié)果證明,本文提出的激勵機制滿足計算有效性、個人合理性、平臺收益性和真實性四項基本原則,并且能在一定的時間和預算約束下獲得更好的效益。3、提出了基于差分隱私保護的群智計算任務(wù)分配算法。針對以空間環(huán)境監(jiān)測為代表的平臺主動型群智計算任務(wù)場景,在平臺獲取用戶位置并進行全局任務(wù)分配的過程中加入隱私保護策略。引入第三方可信機構(gòu),采用不同的隱私空間分解(Privacy Space Decomposition,PSD)算法對用戶實時位置信息進行加擾,并將加擾后的統(tǒng)計結(jié)果傳給眾包平臺,之后設(shè)計合理的貪心算法利用加擾信息進行任務(wù)分配,在保障任務(wù)分配成功率的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)任務(wù)分配效率與隱私保護效果的最佳均衡。真實和模擬數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果均證明,基于差分隱私保護的任務(wù)分配算法能在只損失較小的任務(wù)分配效率的情況下有效保護用戶隱私,而不同的差分隱私策略也具有不同的優(yōu)缺點,如基于等高線PSD結(jié)構(gòu)的任務(wù)分配算法對隱私預算相對不敏感,更適合應(yīng)用于隱私保護要求較高的場景中。4、提出了移動社交網(wǎng)絡(luò)中基于相遇預測的群智計算在線任務(wù)分配算法�？紤]搭載在移動社交網(wǎng)絡(luò)中的群智計算模式,利用用戶間的親密關(guān)系和相遇規(guī)律進行任務(wù)的發(fā)布和數(shù)據(jù)回傳,通過近距離通信實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。在該場景下,提出了任務(wù)執(zhí)行與用戶相遇時間軸并行模型,同時考慮不同用戶對任務(wù)的計算能力差異,設(shè)計了改進的最小化平均反饋時間和最小化最長反饋時間的在線任務(wù)分配算法。仿真結(jié)果表明,改進的模型更符合數(shù)據(jù)需求日益增大的多任務(wù)、多異質(zhì)用戶隨機游走的復雜群智計算場景,可在相同的任務(wù)和用戶規(guī)模下獲得更好的時間增益,提高任務(wù)完成效率,在基于移動機會網(wǎng)絡(luò)的群智計算系統(tǒng)中具有很強的實用和推廣價值。
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第一章 緒論背景及意義來，隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及和快速發(fā)展，擁有智能設(shè)備（如 iphone、ip戶越來越多，智能設(shè)備的功能也越來越強大。2010 年前后，移動智能進入高速發(fā)展期，全球智能手機用戶數(shù)快速增長。據(jù)統(tǒng)計，1995 年約為 8000 萬人，僅占總?cè)丝诘?4%。而到 2014 年，智能手機用戶數(shù)年同期增長 25%，智能手機用戶占手機用戶總數(shù)的比例達到 38.4%。記本電腦、M2M 及其他便攜智能設(shè)備的增長也不容小覷，據(jù) Cisco 年，各種智能設(shè)備和連接占總量的百分比將從 2013 年的 21% 增長到示），未來幾年也將持續(xù)呈現(xiàn)出較高的增長態(tài)勢，移動智能化已成為

重慶市城口縣 4 79 0.0018 547重慶市大渡口區(qū) 5 750 0.0173 58重慶市大足區(qū) 6 792 0.0183 55重慶市墊江縣 7 590 0.0136 73重慶市豐都縣 8 404 0.0093 107重慶市奉節(jié)縣 9 677 0.0157 64重慶市涪陵區(qū) 10 1160 0.0268 37 3.3 - 圖 3.4 是利用真實的實驗數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨總預算 B 和變化情況，圖 3.5 - 圖 3.6 是用模擬生成的數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨止時間 T 的變化情況，均可以看出，隨著總預算的增加和截止時間的增益會逐漸增加，因為兩種情況均意味著可以招募更多的用戶完成任務(wù)，與。圖 3.7 是利用模擬生成的數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨用戶到達率的變達率越高，，收益越大，因為這意味著相同時間內(nèi)到達的用戶更多，用戶提就越大。當三個自變量增大到一定的程度，系統(tǒng)收益都會趨于穩(wěn)定，這是個約束條件的牽制影響。
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP18;TP393.09

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本文編號：2665698