[发明专利]移动群智感知中一种用于单时间窗口任务的激励方法

摘要

本发明提供移动群智感知中一种用于单时间窗口任务的激励方法，针对单时间窗口任务的群智感知系统，设计了一种用户激励方法。该方法包含一个方向拍卖流程和两个阶段：用户选择阶段和支付决策阶段。在用户选择阶段采用动态规划方法解决最小化社会代价用户选择问题，在支付决策阶段采用VCG拍卖机制计算每个入选用户的报酬数额。该方法包括用户选择阶段和支付决策阶段总的时间复杂度为O(n2logn)，该激励方法具有个人理性、防欺骗的良好性质，并且可以产生最优解，即能够在多项式时间之内找到覆盖感知时间窗口的最小社会代价的用户子集S。

主权项

1.移动群智感知中一种用于单时间窗口任务的激励方法，其特征在于：平台和智能手机用户的交互过程体现为一个反向拍卖机制，步骤如下：步骤201：平台发布一个时间窗口W＝[Ts，TE]，其中Ts和TE分别为时间窗口的开始时间和结束时间，即平台请求从Ts到TE的感知数据；步骤202：设智能手机用户集合为U＝{1，2，...，n}，每个用户向平台提交一个标书Bi＝(Ri，bi)，其中Ri＝[si，ei]是用户i能完成感知任务的时间窗口，每个标书都存在一个真实代价ci.si和ei可以是任何时间点，bi是用户i完成任务Ri的报价，即用户i希望获得的报酬；步骤203：用户选择阶段，平台选择用户的子集使得所选用户的社会代价之和最小，并且所提交的时间窗口可以覆盖W，选择结束后并选择结果告知入选用户；步骤204：用户在自己提交的时间窗口内感知数据，将数据提交平台；步骤205：支付决策阶段，平台为每个入选用户计算报酬，并通过在线形式支付；所述步骤203中，平台选择用户时，进入用户选择阶段，步骤如下：步骤301：初始化堆栈stack为空，被选择用户S为空；步骤302：对于每个用户，将其最小代价函数F(i)设为无穷大；步骤303：对每个用户的时间窗口按照右端点非递减顺序排列；步骤304：对于每个用户按照上面的顺序依次计算F(i)，重复下面的步骤305、步骤306、步骤307、步骤308；步骤305：如果TS∈[si，ei]，则令该用户时间窗口的最小社会代价F(i)＝bi，并且令该时间窗口的前驱时间窗口索引pre(i)＝‑1，转步骤307，否则转步骤306；步骤306：在堆栈中寻找一个具有最小社会代价的时间窗口j，并且满足ej≥si，则计算当前用户i的时间窗口的最小社会代价F(i)＝F(j)+bi，并且令pre(i)＝j；步骤307：如果栈顶位置的用户时间窗口最小代价大于等于用户i的时间窗口最小代价，则在堆栈中删除该栈顶用户，直到栈顶用户时间窗口最小代价小于用户i的时间窗口最小代价；步骤308：将当前用户i的时间窗口，最小社会代价，用户索引，pre(i)一起组成一个四元组(Ri，F(i)，i，pre(i))放入堆栈顶部；步骤309：在堆栈中寻找满足TE∈[si，ei]的具有最小社会代价的用户i，则整个解决方案的最小社会代价即为F(i)；步骤310：将用户索引i加入到集合S中，通过四元组中的前驱时间窗口索引pre，将所有被索引的时间窗口也并入到S中；经过用户选择阶段后，集合S就是平台所选择的用户子集。