[发明专利]一种移动群智感知激励方法

权利要求书

1.一种移动群智感知激励方法，其特征在于：该方法包括下列步骤：

(一)、在假设服务器对感知数据具有最低质量要求的前提下，分别衡量参与者效用以及服务器效用，其中，衡量参与者效用以及服务器效用的方法为：在多任务并发情况下，设定参与者根据自身条件仅能选择其中某一感知任务，设参与者集合为U＝{u₁,u₂,…,u_n}，感知任务集合为F＝{f₁,f₂,…,f_m}，将参与者u_i获取感知任务f_j相关数据所花费的开销设为c_ij，用x_ij表示服务器衡量参与者u_i对感知任务f_j的数据质量，服务器对其数据质量最低要求设定为k_j，而服务器能够支付的总奖励为r_j，则参与者可获得的总奖励v_j为：

上式(1)中S_j表示满足感知任务f_j质量要求的最佳参与者集合，对于感知任务f_j，在u_i∈S_j的条件下，当服务器接收到u_i感知数据后，设定服务器实际向u_i支付的奖励为p_ij，则参与者u_i对感知任务f_j的效用w_ij为：

根据服务器能够支付的总奖励以及参与者实际获得的总奖励可衡量服务器效用，对于感知任务f_j，此时服务器效用为：

(二)、根据获取的感知数据质量以及服务器总奖励约束条件来建立规划模型以达到最大化总效用，其方法为：根据步骤(一)中得到的式(2)和式(3)，可得到感知任务f_j的效用为：

由于集合S_j表示参与感知任务f_j并且满足数据质量约束的最佳参与者，因此对于全部感知任务F，全体最佳参与者集合为：

在多任务并发场景下，此时总效用为各感知任务效用总和，即：

为最大化该总效用，根据数据质量、总奖励以及参与者约束，建立的规划模型为：

其中目标函数表示最大化总效用，而约束条件表示在多任务并发场景下，参与者至多参与其中某个感知任务，并且在满足数据质量的要求下，依据服务器实际支付总奖励选择全体最佳参与者；

(三)、在分析参与者实际所获奖励以及感知数据满足质量要求程度的基础上，通过衡量参与者价值量，从而选择最佳参与者来完成感知任务，其方法为：参与者u_i对感知任务f_j的价值量为：

y_ij表示u_i满足感知任务f_j数据质量要求的程度，则具体衡量方法可以表示为：

根据式(8)和式(9)可依次计算各参与者价值量，从而根据价值量的取值依次选择最佳参与者以达到准确高效完成感知任务的目的；将全体最佳参与者集合设为U′，此时可得服务器实际支付总奖励为：

为了衡量参与者u_i对感知任务f_j实际所获得的奖励p_ij，首先在参与者集合U中忽略参与者u_i，按照价值量原则可得全体最佳参与者集合为U′\{u_i}，此时服务器实际支付总奖励为：

根据上式(10)和(11)，对于感知任务f_j，可得参与者u_i实际所获奖励p_ij为：

p_ij＝P(U′\{u_i})-P(U′)+c_ij (12)

即可决策出全体最佳参与者，并有效衡量参与者实际所获奖励；

(四)、依次从时间复杂度、参与者收益和可靠性三方面验证该激励方法的合理可靠性，其中，从时间复杂度来验证该激励方法的合理可靠性的方法为：根据式(8)来计算出参与者u_i对感知任务f_j价值量b_ij的时间复杂度为O(n)，根据式(9)计算出y_ij的时间复杂度为O(n·m)，根据式(12)计算出p_ij的时间复杂度为O(n)，因此可得该激励方法的时间复杂度为O(n³·m)，其中n和m分别为参与者数量以及感知任务总数，由此可判断出该激励方法时间复杂度为多项式复杂度，所以能高效完成感知任务。