[发明专利]一种稀疏网络中基于公平性的分布式多任务群智感知方法有效
申请号: | 201910227108.7 | 申请日: | 2019-03-25 |
公开(公告)号: | CN110061863B | 公开(公告)日: | 2021-10-19 |
发明(设计)人: | 侯健;项梦梵;李星灿 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L29/08 |
代理公司: | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人: | 周希良 |
地址: | 310018 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 稀疏 网络 基于 公平性 分布式 任务 感知 方法 | ||
1.一种稀疏网络中基于公平性的分布式多任务群智感知方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1:建立移动众包系统模型:
服务器将任务集Γ分配至n个用户,每个用户可同时参与并执行多个任务以获得报酬,且每个用户i具备由于感知而产生的成本Ci,i=1,…,n;
所述任务集Γ具有m个任务,每个任务l具有总报酬Rl,l=1,…,m;
定义表示在k时刻用户i完成任务l所得到的报酬率RoR,
其中和分别表示相应的报酬和成本,当时,第i个用户不能执行第l个任务,不存在相应的RoR值;
S2:服务器与用户之间进行交互:
S21,服务器将任务集Γ发送给所有用户节点,同时得到参与每个任务所对应的用户数Nl;
S22,服务器将报酬Rl/Nl,l=1,…,m发送给所有用户节点;
S23,每个用户通过局部交流通信进行信息交换;
S24,完成局部交流通信后,所有用户将收集到的数据上传至服务器;
S3:用户之间进行交互,采用GRA算法,GRA为基于八卦的报酬分配算法,具体如下:
S31,从所有用户中随机选取两个具有共同任务l的邻居用户i和用户j进行交互;
S32,选取的两个邻居用户彼此交换任务l下的RoR值和成本值,然后分别根据邻居及其自身的RoR信息,采用一致性策略更新其报酬率值,使该任务下新的RoR值趋于相等;
S33,所选择的用户i和用户j将他们自己的成本重新分配给他们参与的所有任务,使其参与的每个任务的RoR值趋于相等;
S34,重复步骤S31至S33,以使所有用户参与的每个任务的RoR值一致。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:
用户i的邻居用户为能够获得用户i的信息并与用户j共享同一任务l的用户;同一个用户i具有与其所参与的任务数目相等的邻居集合,任意两个用户i和用户j之间均存在一条连接路径。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:
用户节点之间的连接关系满足以下条件:
1)当两个用户间有一个共同任务时,总是存在这两个用户被选择的机会,被选取时两个用户间的RoR差值变小;
2)当两个用户没有共同任务时,对于任意两个用户i和j,假设存在连接它们的路径。
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