[发明专利]基于拍卖理论的车联网群智感知用户的在线激励方法

说明书

本发明涉及一种基于拍卖理论的车联网群智感知用户的在线激励方法，包括S1:根据车辆为基础的群智感知场景进行数学建模;S2:设计系统收益、用户收益以及约束下的目标函数；S3:在第一个时隙预设一个作为挑选用户依据的阈值，对于进入模型的车辆用户，根据用户的报价和用户的贡献率之比得到的性价比与阈值进行比较，挑选性价比大于阈值且系统剩余预算足够支付用户报酬的赢家，并以用户的贡献率与阈值的乘积作为用户该轮的报酬；S4:在每一个时隙结束时，将离开系统的车辆用户作为样本计算作为新的阈值；S5:将尚未离开系统且不是赢家的用户重新加入一个候选集，用新的阈值在下一轮开始之前继续挑选赢家，并重新计算赢家报酬,使得赢家得到最高报酬。

技术领域

本发明涉及一种基于拍卖理论的车联网群智感知用户的在线激励方法.

背景技术

移动群智感知是一种新的感知模式，每个连接到它的感知设备都能通过网络传输数据给它，此外，它能够通过雇佣一批几乎不需要专业知识的普通用户就能实现大量感知数据的收集，完成大规模、较复杂的感知任务。

为群智感知情景设计的激励机制主要分为在线激励机制和离线激励机制两种。在离线激励机制中，系统能够提前获得所用参与用户的信息，系统在获取用户信息根据目标函数选择一批用户完成感知任务。近些年来，在线激励机制颇受关注。在在线激励机制中，系统不能提前知道用户的信息，陆续进入系统的用户在进入系统之后才报上信息，系统只能在不知道未来进入系统的用户信息的情况下决定是否雇佣这个用户。显然，相对于离线激励机制，在线激励机制雇佣用户的风险更高，计算报酬的难度更大，但是在线激励机制也更符合实际情况。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于拍卖理论的车联网群智感知用户的在线激励方法,结合拍卖理论，以提高群智感知中系统的收益。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于拍卖理论的车联网群智感知用户的在线激励方法，包括以下步骤：

步骤S1:根据车辆为基础的群智感知场景进行数学建模，建立有限定时间和预算且系统要求完成的任务有空间和时间维度的模型；

步骤S2:结合包括任务具有时间和空间维度、用户能够在不同时间完成不同任务、系统具有时间和预算约束，设计系统收益、用户收益以及约束下的目标函数；

步骤S3:在第一个时隙预设一个作为挑选用户依据的阈值，对于进入模型的车辆用户，根据用户的报价和用户的贡献率之比得到的性价比与阈值进行比较，挑选性价比大于阈值且系统剩余预算足够支付用户报酬的赢家，并以用户的贡献率与阈值的乘积作为用户该轮的报酬；

步骤S4:在每一个时隙结束时，将离开系统的车辆用户作为样本计算作为新的阈值；

步骤S5:将尚未离开系统且不是赢家的用户重新加入一个候选集，用新的阈值在下一轮开始之前继续挑选赢家，并重新计算赢家报酬,使得赢家得到最高报酬。

进一步的，所述步骤S1具体为：

步骤S11:群智感知中的数据采集部分分为三个部分：

(1)、群智感知平台发布具有时间和空间维度的任务；

(2)、平台收集感兴趣且能够做任务的用户的类型；

(3)、使用含有挑选赢家部分和报酬计算部分的激励机制选择赢家并计算给赢家的报酬；

步骤S12:群智感知平台发布的任务建模成一共有T个时隙，m个任务点，建模成一个T行m列的矩阵。

进一步的，所述步骤2具体为：

步骤S21:设定用户的收益函数是：