[发明专利]参与式感知系统中任务最优分配的方法有效
| 申请号： | 201410648629.7 | 申请日： | 2014-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN104410996B | 公开（公告）日： | 2018-03-06 |
| 发明（设计）人： | 李娟;朱燕民 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | H04W28/08 | 分类号： | H04W28/08 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙)31237 | 代理人： | 郑玮 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种参与式感知系统中任务最优分配的方法，通过纳什谈判将所述负载均衡目标及所述效用最大化目标结合以获得纳什目标，使得参与式感知系统在进行任务分配以负载均衡和效用最大化作为公平权衡的目标时，可以公平地优化负载均衡和效用最大化，以达到帕累托最优点，实现任务的最优分配。另一方面，由于在根据所述纳什目标获得任务最优分配策略的过程中采用将对偶后的所述纳什目标分解为对偶后的负载均衡目标及对偶后的效用最大化目标进行分布式计算，减轻了平台的计算负担，提高了任务分配的执行速度。 | ||
| 搜索关键词： | 参与 感知 系统 任务 最优 分配 方法 | ||
【主权项】：
一种参与式感知系统中任务最优分配的方法，所述参与式感知系统包括平台以及与所述平台建立通信的多个用户，其特征在于，包括以下步骤：获得负载均衡目标；获得效用最大化目标；通过纳什谈判将所述负载均衡目标及所述效用最大化目标结合以获得纳什目标；根据所述纳什目标获得任务最优分配策略；其中，根据所述纳什目标获得任务最优分配策略的过程包括如下步骤：在所述纳什目标加入辅助变量；对加入辅助变量的所述纳什目标进行对偶；将对偶后的所述纳什目标分解为对偶后的负载均衡目标及对偶后的效用最大化目标；通过所述对偶后的负载均衡目标及所述对偶后的效用最大化目标获得任务最优分配策略。
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