[发明专利]一种基于地点覆盖带预算的移动群智感知激励方法

权利要求书

1.一种基于地点覆盖带预算的移动群智感知激励方法，其特征在于，包含带预算的反向拍卖算法和动态分布式任务量分配算法，所述带预算的反向拍卖算法步骤如下：

步骤101：移动感知平台发布移动群智感知任务，任务数量为N，总预算为B，总的任务量为固定的且可任意划分，设总的任务量为1，用L＝{i|i＝1，2，…，l}表示区域内的感知地点集合，平台发布的任务需要在这些地点里被完成；

步骤102：设用户集合为W＝{j|j＝1，2，…，w}，每个用户j∈W向移动感知平台提交一个报价bid_j；

步骤103：移动感知平台采集用户在感知地点集L的历史记录，用表示用户j的历史记录，表示用户j在过去一段时间内，在感知地点i出现过，否则同时计算所有用户在L内记录总量D＝{d¹，d²，...，d^l}，其中

步骤104：移动感知平台通过计算Frobenius范数||D-O_j||_F来描述个体历史停留时长与总时长之间的向量差，通过使得向量差分布在0到1之间，然后为用户制定预算其中

步骤105：根据用户的报价的大小对用户按照非递增顺序排序，设排序后的用户报价为bid₁，…，bid_w，对应的预算为B₁，…，B_w；

步骤106：找到第k个用户，k∈{1，2，…，w}满足其中是黄金比例；

步骤107：比较第k+1个用户的报价bid_k+1与的大小，如果则执行步骤108，否则执行步骤109；

步骤108：对于前k个用户，每个用户被分配的任务量为其余用户被分配的任务量为0，执行步骤110；

步骤109：对于前k个用户，每个用户被分配的任务量为第k+1个用户被分配的任务量为其余用户被分配的任务量为0；

步骤110：对于所有用户j∈{1，2，…，w}，移动感知平台为他们支付报酬，其中函数X_j为步骤107-步骤109定义的任务量分配规则，结束；

所述的动态分布式任务量分配算法步骤如下：

步骤201：初始化计算器τ＝0，并设置一个上界τ^max，用表示在任意感知地点i∈L上分配的任务量，初始化为0，并向所有获胜用户公布，设置并公布每个感知地点的奖金rⁱ，rⁱ为一个预先定义的常数，每个地点的奖金不相等；

步骤202：对每个获胜用户j，自由地将所分配的任务量分配到任意感知地点，然后将自己的分配策略上报给移动感知平台，其中表示用户j在地点i分配的任务量，且满足

步骤203：移动感知平台收到所有获胜用户上报的任务分配策略S＝(s₁，s₂，…，s_m)，将计算器τ加1，计算出各个感知地点i的并向所有获胜用户公布，对于每一个感知地点i的计算方法为

步骤204：对于每个获胜用户j，根据移动感知平台公布的调整自己的策略s_j，使得自己的奖励最大化并将策略s_j上报至移动感知平台，对于任意获胜用户j的奖励计算方法为：如果则在i地点获得的奖励为rⁱ，如果在i地点获得的奖励为则用户j的奖励为在所有地点上的奖励的总和；

步骤205：如果τ＜τ^max，重复执行步骤203-步骤204；如果τ≥τ^max，结束。