[发明专利]一种移动群智感知任务中基于数据质量的参与者选择方法

说明书

本发明设计了一种任务分配方法，重点研究工作者的信誉、工作者的能力以及工作者与任务位置的距离三个方面，在将花费控制在一定范围的同时，最大限度地提高预期的结果质量。最终经过实验评估，本发明的方法在节省预算方面能与之前的方法保持在相同水准的前提下，在控制任务平均错误率方面有了显著的进步。

技术领域

本发明涉及一种任务分配方法，特别地，涉及到一种为解决参与者选择问题，而使用的启发式算法。

背景技术

智能设备不仅可以作为移动设备进行日常通信，而且还因为其本身所含的嵌入式传感器，如加速传感器、数字罗盘、麦克风、摄像头等，而将其作为强大的感知单元。利用这些传感器使招募普通人来手机和共享感知数据变成了可能，“移动群智感知”便是基于这一新兴应用发展而来的一个新的研究领域。

群智感知网络是一种利用广大普通用户现有的、集成大量传感器的移动设备(如手机等)构成的感知网络。普通用户的移动设备(如手机、平板电脑等)作为基本的感知单元，通过互联网(如WiFi、蜂窝网络和有线网络等)进行有意识或无意识的协作，实现感知任务分发与感知数据收集，完成大规模的、复杂的社会感知任务。

移动群智感知任务的完成离不开移动群智感知平台的建立，当前已经有许多在线的众包平台和移动群智感知平台提供部分商业服务，比较被大家所熟知的有国内的中国移动在线众包平台，百度众包平台，以及国外的知名企业亚马逊的众包平台MechanicalTurk。

通过移动群智感知平台，群智感知工作者可以获取到任务发布者所发布的具体任务，之后前往工作地点进行数据采集，并且将数据反馈至感知平台，在完成任务后，工作者将获取一定的报酬。感知平台在帮助任务发布者控制一定预算的前提下，应该尽可能提高所收集到的数据的质量，那么工作者所反馈回平台的数据质量就至关重要，工作者收集到的数据质量由工作者当前的能力、工作者自身的信誉、工作者距离任务位置的距离三个方面共同决定，当然，在考虑数据质量问题的同时，应该考虑到将支付给工作者的酬金控制在一定范围内。

在这项研究中，工作者需要前往某一特定地点完成一项群智感知任务，人们需要把研究的重点放在预算的分配问题上，利用移动群智感知平台的决策机制，自动地将任务分配给多个工作者，使得任务总花费不超任务发布者过预先制定的预算，本文当前研究的主要目标是提出一种参与者选择机制，从而使得预算的分配更合理与高效，以最大限度地提高选定工作者集合反馈的数据质量。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：

本发明在结合之前的方法Budget-TASC的基础上，为移动群智感知任务提出了一个新的参与者选择方案(本文称为CAP-T)，这个方法综合考虑了工作者当前的能力，工作者的历史信誉和工作者与任务位置之间的距离，以此最大化最终获取到的数据的质量，并帮助任务发布者做出以下几点决策：(1)向哪些工作者分配任务；(2)什么时候停止继续招募工作者；(3)应该向工作者支付多少报酬。最后，在经过一系列的仿真实验之后，本发明证明了该方法比之前的方法能够有效降低数据质量的平均错误率。

附图说明

图1总预算为20时，Budget-TASC与CAP-T在不同任务距离时的平均错误率

图2总预算为40时，Budget-TASC与CAP-T在不同任务距离时的平均错误率

图3总预算为60时，Budget-TASC与CAP-T在不同任务距离时的平均错误率

图4总预算为80时，Budget-TASC与CAP-T在不同任务距离时的平均错误率

图5总预算为100时，Budget-TASC与CAP-T在不同任务距离时的平均错误率

本发明的具体实施方式