[发明专利]一种面向群智感知的基于上下文信息的在线工人选择方法

权利要求书

1.一种面向群智感知的基于上下文信息的在线工人选择方法，其特征在于，包括如下步骤，

S1.搭建群智感知分配模型，并获取所有工人的信息，所述群智感知系统模型包括处理感知任务的预算B，工人和上下文信息空间；群智感知系统包括两部分：一个服务中心及每轮到来的工人；在每轮，服务中心都会得到当前轮次到来工人的上下文信息，处理一个任务的报酬等信息，服务中心根据该工人的相关信息来决定是否在此轮选择该工人进行工作；

S2.将上下文信息进行超立方体划分；

S3.对于每轮到来的一名工人，找出其所在的超立方体；判断该工人是否满足在当前轮处理任务的条件；如果满足，则选择该工人执行任务；若该工人被选择执行了任务，则更新相关变量，在下一个轮重复该步骤，直到处理众感任务的预算花完为止；

步骤S3具体方法如下：

S31.模型初始化：表示在轮超立方体中的工人处理任务的平均质量，表示截止到第轮超立方体中的工人一共被选择的次数，表示在第轮所剩余的预算：，，，Q∈集合；

S32.在轮，获取当前所能使用的工人信息，包括上下文信息，处理一个任务的报酬，如果，则执行S35，否则执行S33；

S33.在轮，表示当前工人所在超立方体，若中工人被选择的次数则执行S35，否则执行S34；

S34.令，若大于，则执行S35，否则执行S36；

S35.选择该工人执行任务，并观察工人所给的任务反馈，更新相关变量：，，；

S36.若仍有工人在下一个轮到来或者预算已经耗光，则执行S32，否则结束。

2.根据权利要求1所述的一种面向群智感知的基于上下文信息的在线工人选择方法，其特征在于，

S1中，处理感知任务的预算B，即处理任务付给工人的总报酬不得超过；

设工人集合共包含个工人，在第轮，中的第个工人将会到来，以供群智感知平台选择，令；对于每个工人，包含信息如下：上下文信息，处理任务的质量，处理一个任务的报酬，且，令，L、U为约束条件；上下文信息空间，其中，为上下文信息的维度，对于工人，其上下文信息。

3.根据权利要求1所述的一种面向群智感知的基于上下文信息的在线工人选择方法，其特征在于，S2中，将上下文信息空间划分为多个独立的超立方体，将在同一个超立方体中的工人视为一类，并且假设在同一个超立方体中的工人具有相同的处理任务的质量。

4.根据权利要求1所述的一种面向群智感知的基于上下文信息的在线工人选择方法，其特征在于，

步骤S2具体方法如下：

S21.假设工人处理任务的质量和其上下文信息满足函数形式，且函数满足Holder Condition：对于任意两个工人、工人，其上下文信息分别为，，存在常数，，使得

S22.将上下文信息空间的每一维平均划分成份，因此，上下文信息空间被划分为了个超立方体，用表示超立方体的集合。