本文關(guān)鍵詞： 移動(dòng)群智感知 服務(wù)質(zhì)量 任務(wù)分配 可變的任務(wù) 靈活的報(bào)酬　出處：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：移動(dòng)群智感知是一種新興的感知模式。它借助移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行通信,將攜帶了智能設(shè)備的用戶(hù)看成移動(dòng)傳感器,通過(guò)他們的協(xié)作來(lái)完成一些傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)難以解決的大規(guī)模感知任務(wù)。在決定是否利用移動(dòng)群智感知完成大規(guī)模感知任務(wù)時(shí),通常是以較高的質(zhì)量和較低的代價(jià)作為重要依據(jù)。所以,如何解決在保證任務(wù)服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)最小化代價(jià)這一問(wèn)題極具挑戰(zhàn)意義。本文主要研究了移動(dòng)群智感知中服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配問(wèn)題。由于參與用戶(hù)的非專(zhuān)業(yè)性,任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量受用戶(hù)感知習(xí)慣影響,所以如何保證任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量極其重要�；谶@種情況,本文提出了兩種不同的服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配問(wèn)題,并給出了相應(yīng)的解決方案。本文的主要貢獻(xiàn)如下:·我們以最小化代價(jià)的為優(yōu)化目標(biāo),研究了服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配問(wèn)題。和已有工作不同的是,本文研究的是一種可變?nèi)蝿?wù)的分配問(wèn)題,它包括兩個(gè)部分:可變的任務(wù)和靈活的報(bào)酬。用戶(hù)可以執(zhí)行一個(gè)或者多個(gè)任務(wù),而安排給每個(gè)用戶(hù)的任務(wù)是可變的。用戶(hù)獲得的報(bào)酬與安排給他/她的任務(wù)有關(guān)。為了保證任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量,每個(gè)任務(wù)可能安排給多個(gè)用戶(hù)。我們首先證明該問(wèn)題是NP難的;然后基于貪心思想提出了一個(gè)服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配算法;最后,通過(guò)近似比分析和實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果,我們證明了這個(gè)算法的具有較高的性能�！の覀兙C合分析任務(wù)的特點(diǎn)和用戶(hù)的感知習(xí)慣,抽象出一個(gè)多維服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配問(wèn)題。完成一個(gè)任務(wù),需要滿(mǎn)足多個(gè)服務(wù)質(zhì)量要求。由于服務(wù)質(zhì)量是多維的,簡(jiǎn)單的一維計(jì)算方法不再適用,所以我們首先定義了一些關(guān)于多維服務(wù)質(zhì)量計(jì)算方法。其次,我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)關(guān)于多維服務(wù)質(zhì)量的多維效用函數(shù),并根據(jù)這個(gè)效用函數(shù)提出了一個(gè)貪心算法,該算法每次選擇可以最大化任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量且代價(jià)最小的用戶(hù)任務(wù)組合,直到所有的任務(wù)的服務(wù)質(zhì)量都滿(mǎn)足要求。最后,理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)都表明了這個(gè)算法的優(yōu)越性。本文研究的任務(wù)分配模型和報(bào)酬機(jī)制都具有很高的適應(yīng)性,并且服務(wù)質(zhì)量敏感的任務(wù)分配算法能夠適應(yīng)多種服務(wù)質(zhì)量要求的移動(dòng)群智感知系統(tǒng),因而對(duì)移動(dòng)群智感知的發(fā)展有很大意義。
[Abstract]:Mobile group intelligence perception is a new mode of perception. It uses the mobile Internet to communicate with users who carry smart devices as mobile sensors. Through their collaboration, we can accomplish some large-scale sensing tasks that are difficult to solve in traditional networks. When deciding whether to use mobile swarm intelligence to accomplish large-scale sensing tasks, Usually on the basis of higher quality and lower cost. It is very challenging to solve the problem of how to ensure the quality of service while minimizing the cost. In this paper, we mainly study the problem of task assignment which is sensitive to the quality of service in mobile swarm intelligence perception. The quality of service (QoS) of a task is influenced by user perceived habits, so how to ensure the QoS of a task is extremely important. Based on this situation, two different QoS sensitive task assignment problems are proposed in this paper. The main contributions of this paper are as follows: 路We study the QoS sensitive task assignment problem with the aim of minimizing the cost. This paper deals with a problem of assignment of variable tasks, which consists of two parts: variable tasks and flexible compensation. Users can perform one or more tasks. The tasks assigned to each user are variable. The remuneration received by the user is related to the task assigned to him or her. In order to ensure the quality of service of the task, each task may be assigned to more than one user. We first prove that the problem is NP-hard; Then, a QoS sensitive task assignment algorithm based on greedy idea is proposed. Finally, through approximate ratio analysis and experimental simulation results, We prove that the algorithm has high performance. 路We analyze the characteristics of the task and the user's perception habits, abstract a multi-dimensional QoS sensitive task assignment problem. Since the quality of service is multidimensional and the simple one-dimensional calculation method is no longer applicable, we first define some methods for computing the multi-dimensional quality of service. We design a multidimensional utility function about multidimensional quality of service and propose a greedy algorithm according to this utility function. The algorithm selects the user task composition which can maximize the quality of service of the task and has the lowest cost. Finally, theoretical analysis and simulation experiments show the superiority of the algorithm. The task assignment model and reward mechanism studied in this paper have high adaptability. Moreover, the QoS sensitive task assignment algorithm can adapt to the mobile swarm intelligence perception system with multiple QoS requirements, so it has great significance for the development of mobile swarm intelligence perception.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.5;TP212;TP301.6

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