[发明专利]基于势博弈理论的移动群智感知激励方法

权利要求书

1.一种基于势博弈理论的移动群智感知激励方法，包括如下步骤：

步骤①服务器发布群智感知任务；

步骤②设备接收任务广播；

步骤③系统初始化，首先为设备设置控制参数θ和策略更新频率τ_n，同时各个设备随机选择策略a_n∈A_n作为自己的初始策略选择；

步骤④计算社会群体收益；

步骤⑤更新策略行为；

步骤⑥通知服务器设备的策略选择；

所述步骤④具体如下：根据社会关系图里用户间的社会连接权重w_nm，定义用户n的社会群体收益函数如下所示：

其中，N表示模型中的用户集合，a表示策略组合，表示与用户n存在社会关系的用户m；策略收益函数U_n(a)在不同的应用场景中都有相应的表达方式；每个设备n根据公式(1)，以当前设备决定的策略组合生成自身的社会群体收益，同时遵循均值为的指数分布生成自身的计时器，并启动计时器；

所述步骤⑤具体如下：进入循环过程，根据计时器的到期依次对各个设备进行策略更新；若设备n的计时器到期，设备n重新选择新的策略行为a′_n∈A_n\a_n作为自己将要更新的策略，同时计算此时自身的社会群体收益S_n(a′_n,a_-n)；每一次计时器到期，有且仅有一个设备用户更新策略行为；同时根据此时新的社会群体收益，设备将以如下概率进行策略更新：

当设备新的策略行为提供了更好的收益，即S_n(a′_n,a_-n)≥S_n(a_n,a_-n)时，此时用户将以概率1转变到新策略a′_n上；根据势博弈的性质可知，选择的新策略a′_n在势博弈中既能够提升用户n的社会群体收益S_n(a)，同时也能够提升势函数φ(a)的收益；当设备旧的策略行为提供了更好的收益，即S_n(a′_n,a_-n)＜S_n(a_n,a_-n)时，此时用户n将以概率停留在旧策略a_n，以概率更新到新策略a′_n；当用户n选择的新策略所产生的收益要小于旧策略所产生的收益时，用户n停留在旧策略的概率随着新旧两种社会群体收益函数S_n(a_n,a_-n)-S_n(a′_n,a_-n)差值的增大而增大。

2.如权利要求1所述的基于势博弈理论的移动群智感知激励方法，其特征在于：所述步骤①具体如下：群智感知服务器初始化感知任务，同时发送通知获取目标区域附近的设备基本信息；服务器根据任务的性质设置各个设备对应的报酬b_n，以及当前任务在该区域下的竞争风险代价c_s；初始化这些信息后，发送任务广播至各个设备。

3.如权利要求2所述的基于势博弈理论的移动群智感知激励方法，其特征在于：所述步骤②具体如下：设备接收到群智应用服务器发送的任务广播，根据任务性质以及自身传感器或其他模块的性能计算出在收集、处理、传输数据时也需要承担相应的代价C_n，最后将获取到的报酬b_n、计算代价C_n和竞争风险代价c_s代入到分布式算法模型中，得到用户的收益函数表达如下：

其中，设备n的采样频率为f_n，A表示用户的策略集合空间。

4.如权利要求1所述的基于势博弈理论的移动群智感知激励方法，其特征在于：所述步骤⑥具体如下：当系统内的设备达到了社会意识纳什均衡，即在当前的策略组合下，没有一个参与者能够通过单一改变自身的策略行动来提升他的社会群体收益时，跳出循环结束博弈过程；同时，各个设备发送消息告知群智感知服务器自身的策略。