[发明专利]一种移动多目标群智感知任务分配方法

权利要求书

1.一种移动多目标群智感知任务分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤S1、雇佣者发布基于位置的查询任务到任务分配系统；

步骤S2、任务分配系统在雇佣者的要求下，同时考虑最大感知覆盖范围及任务完成率来建立移动多目标感知任务分配模型，求解选择出最佳的工作者，并将查询任务分配给工作者；

步骤S3、所述被分配查询任务的工作者在收到查询任务后，执行查询任务，并在前往查询任务位置的途中自动感知，最后将查询任务结果和自动感知数据返回给任务分配系统；

步骤S2中所述移动多目标感知任务分配模型包括基于位置的查询任务目标分配模型和自动感知任务目标分配模型；

所述基于位置的查询任务目标分配模型，其目标为最大化查询任务的完成成功率，目标函数max F(S)公式如下：

其中，t_i表示第i个查询任务，T表示所有查询任务集合，m表示查询任务集合的大小，W_i表示接受查询任务t_i的所有工作者集合，w_j表示工作者集合W_i中的一个工作者,表示第i个查询任务的完成成功率,p_j表示第j个工作者的历史任务完成成功率；

所述自动感知任务目标分配模型，其目标是最大化感知覆盖范围，目标函数max G(S)公式如下：

其中，表示被雇佣的工作者集合，表示每个工作者w_j∈W_i预计的路径；

考虑上述两个任务目标分配模型，同时要求约束工作者的总费用不大于雇佣者给定的预算，建立得到移动多目标感知任务分配模型如下：

其中，W表示所有工作者集合，S表示被雇佣的工作者集合，c_j表示被雇佣的工作者完成任务所需的费用，B表示雇佣者给定的预算。

2.根据权利要求1所述的一种移动多目标群智感知任务分配方法，其特征在于，求解所述移动多目标感知任务分配模型采用基于贪心算法的求解方法，具体过程为：

步骤110、初始化被雇佣的工作者集合S、接受查询任务t_i的所有工作者集合W_i为空集，被雇佣的工作者完成任务所需的费用C为0；

步骤120、组合所有有效的任务-工作者配对(t_i,w_j)，赋值给M；

步骤130、如果M不为空，则执行步骤140，否则结束算法；

步骤140、剔除完成任务所需费用过高会导致超出雇佣者给定预算的工作者；

步骤150、对于剩下的每个有效的任务-工作者配对(t_i,w_j)，分别计算查询任务完成概率和感知覆盖范围的加权增量其中

步骤160、剔除处于劣势的任务-工作者配对，配对(t_i,w_j)优于(t’_i,w’_j)或配对(t’_i,w’_j)劣于配对(t_i,w_j)，是指同时有或者是同时有

步骤170、对剩下的任务-工作者配对根据其优于其他任务-工作者配对的数量大小进行降序排序；

步骤180、选择排名最靠前的配对(t_i,w_j)作为一次迭代结果，并在下一次迭代前移除所有含工作者w_j的配对{(t_i,w_j)|t_i∈T}，然后返回步骤130，循环迭代，直至求解选择出的最佳工作者数量达到雇佣者的要求。