[发明专利]一种基于贪心策略的群智感知参与者选择方法

权利要求书

1.一种基于贪心策略的群智感知参与者选择方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤S1：通过原始数据库，获取每个用户在各个周期所覆盖的目标点的集合；步骤S2：利用贪心策略选取一个用户集，保证目标点在第一个覆盖周期满足覆盖要求；步骤S3：用步骤S2中得到的用户集来对下一个覆盖周期进行覆盖，记录各点的覆盖次数情况；步骤S4：对步骤S3中未满足覆盖次数要求的点，继续用贪心策略选取用户，加入到原来的用户集，直到所有点都满足覆盖次数要求；步骤S5：返回步骤S3，重复步骤S3和S4中的步骤，直到最后一个覆盖周期也满足覆盖要求。

2.根据权利要求1所述的一种基于贪心策略的群智感知参与者选择方法，其特征在于：所述步骤S1中构建用户与目标点的覆盖关系集合的操作过程为：

步骤S101：以每个周期所限定的时间与目标地点作为查询条件，连接并读取原始数据库，获取原始用户和地点信息

步骤S102：根据步骤S101中得到的查询结果信息，构建用户与目标地点覆盖关系矩阵，具体操作为：

先将读取的原始数据进行格式转换，即cur1 = cell2mat(cur1)，以便后续操作，cur1为获取cell型原始数据；然后对给定的目标地点编号为1,2,...,h，对用户编号为1,2,...,n，逐行读取上述数据，并构建矩阵：

M{i}(ipp,u) = 1，

即某用户覆盖过某个点，则将相应位置为1；其中，i表示第i个周期，ipp为目标地点编号（1,2,...,h）,u为用户编号（1,2,...,n）；

步骤S103：根据步骤S102中建立的用户与目标地点覆盖关系矩阵，得到用户与目标地点覆盖关系集合，具体操作为：

遍历步骤S102中得到的矩阵，对于某个指定用户，他若覆盖过某个地点，则将该地点的编号加入相应的集合中，每个用户所覆盖的目标点集合用元胞数组cell的结构来存储，即：

ce(i){t2}(count)=s2，

其中i为周期，t2、s2为循环变量，表示用户和地点编号，count为累加变量。

3.根据权利要求1所述的一种基于贪心策略的群智感知参与者选择方法，其特征在于：所述步骤S2中选取第一个用户集来满足覆盖要求的操作过程为：

步骤S201：对步骤S1中得到的所有集合按照集合大小递减的顺序将相应的用户编号，即集合编号，存入数组中，即s{i}(t)=i2，s为元胞数组，i为周期变量，i2为集合编号变量，t为累加变量；

步骤S202：依次选取数组s中的用户加入到目标用户集U和记录被选用户的数组b中，同时遍历步骤S1中的覆盖关系集合，对覆盖次数矩阵B进行更新，即：

B(ce{h(f)}(i2)) = B(ce{h(f)}(i2)) + 1；

遍历数组B，查看每个地点的覆盖次数，若有地点的覆盖次数达到要求，即B(i)=K，则将该地点编号存入数组a中，同时更新目标地点数，cn=cn-1；

步骤S203：若cn=0，则进入步骤S3，覆盖下一周期；否则，遍历覆盖关系集合，利用数组b和数组a，求出暂时未被选中的用户覆盖剩余那些不满足覆盖要求的点的情况，并记录这些用户所覆盖地点的数量，存入数组inc中，即每覆盖一个点，便进行inc(f) = inc(f) + 1操作，其中inc(f)记录编号为f的用户覆盖剩余地点的个数；

步骤S204：遍历inc数组，取出其中的最大值对应的用户编号f，加入到目标集合U中，同时更新数组b、数组a和数组B；

当所有地点均满足覆盖条件B(i)>=k时，所得到的用户集即为所求。