[发明专利]一种移动群智感知网络中的动态任务定价方法及装置

权利要求书

1.一种移动群智感知网络中的动态任务定价方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、任务请求者i为M个，参与工作者f为Y个,任务请求者i发布N个任务；

S2、根据S1获得的用户角色及其对应的任务，获得所述任务请求者i_i的收益u_i以及所述参与工作者f_j的收益v_j使其分别最大化时，二者与任务定价p_i的关系；

S3、根据S2获得的所述任务定价p_i，确定所述参与工作者接受所述任务的概率，并确定所述任务请求者i_i在一个状态更新生成时的等待成本w_i；所述一个状态更新生成的含义是从所述任务请求者发布所述任务，所述平台接收所述任务并发送给所述参与工作者，所述参与工作者完成所述任务并将任务数据发送给所述平台，所述平台将所述任务数据发送给所述任务请求者，所述任务请求者接收所述任务数据；

S4、根据S2获得的所述任务请求者i_i的收益u_i以及所述参与工作者c_j的收益v_j与所述任务定价p_i的关系，以及S3获得的所述等待成本w_i，确定所述任务请求者净收益Z(p_i)；

S5、根据S4获得的所述任务请求者净收益Z(p_i)，以及所述参与工作者的收益v_j确定系统的总收益W_i；

S6、根据S5获得的所述系统的总收益W_i，在Z(p_i)≥0所述系统总收益W_i最大时，确定所述任务请求者在不同排队机制下的最优任务定价策略，完成动态最优任务定价。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中，所述任务定价p_i为：

所述任务定价p_i是所述任务请求者i支付给所述参与工作者c的报酬，根据博弈理论将所述任务请求者i分成Req0和Reqa两类，所述任务请求者Req0任务定价为p₀；所述任务请求者Reqa任务定价为p_a；则所述任务请求者的任务定价为在双寡头垄断竞争下的任务定价；

所述任务定价为c_i≥0；

其中，c_i是所述任务请求者向所述平台支付的单位任务成本，是所述任务请求者能够提供的最高价格。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参与工作者接受所述任务的概率为：

所述参与工作者根据所述任务的质量m_i和所述任务定价p_i决定是否接受和完成所述任务，如果价格质量比所述参与工作者将拒绝完成所述任务；如果价格质量比所述参与工作者仍会以r_i的概率拒绝完成所述任务。