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1、移動(dòng)群體感知是移動(dòng)計(jì)算與移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),其基本思想是利用智能終端收集周圍環(huán)境的感知數(shù)據(jù),并將這些感知數(shù)據(jù)應(yīng)用于各種創(chuàng)新性應(yīng)用。感知信息質(zhì)量是決定移動(dòng)群體感知性能的關(guān)鍵,而其中參與者選擇算法和激勵(lì)約束是影響感知信息質(zhì)量的兩個(gè)重要因素,參與者選擇策略的目標(biāo)是選擇有限數(shù)量的最優(yōu)移動(dòng)節(jié)點(diǎn),采集覆蓋最全面的感知數(shù)據(jù)。從這個(gè)目標(biāo)出發(fā),本文引入基于加權(quán)熵的多目標(biāo)決策理論,設(shè)計(jì)基于加權(quán)熵多目標(biāo)決策理論的參與者選擇算法,對(duì)感知節(jié)點(diǎn)的感知能力、轉(zhuǎn)
2、移到目標(biāo)感知區(qū)域的轉(zhuǎn)移概率和激勵(lì)要求進(jìn)行綜合評(píng)定,從而選擇出最優(yōu)質(zhì)的感知節(jié)點(diǎn)來完成多感知任務(wù)。首先,構(gòu)建了移動(dòng)群體感知系統(tǒng)模型,該系統(tǒng)模型主要由發(fā)布感知任務(wù)的個(gè)人或?qū)嶓w、移動(dòng)群體感知數(shù)據(jù)服務(wù)中心和感知節(jié)點(diǎn)組成。其次,根據(jù)連續(xù)馬爾科夫鏈原理建立感知節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)模型。最后,引入基于加權(quán)熵的多目標(biāo)決策理論,設(shè)計(jì)了基于加權(quán)熵多目標(biāo)決策理論的參與者選擇算法 MODSM,為了驗(yàn)證算法的性能,本文應(yīng)用 Python腳本語言進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,驗(yàn)證了所設(shè)計(jì)方法
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