群智感知的任務(wù)分配和用戶調(diào)度算法.pdf

1、群智感知是一種新的計算和感知模式，它主要是利用了移動智能設(shè)備的感知、計算、存儲和通信功能，通過將移動用戶隨身攜帶的移動智能設(shè)備看作是一個個功能強(qiáng)大的、智慧的無線傳感器，并通過它們的協(xié)作來共同完成感知任務(wù)。群智感知能以較低的代價完成傳統(tǒng)傳感器網(wǎng)絡(luò)難以應(yīng)對的各種大規(guī)模的復(fù)雜的感知任務(wù)，具有重要的研究意義。
　　任務(wù)分配和用戶調(diào)度是群智感知的核心問題，它負(fù)責(zé)完成任務(wù)的同時實現(xiàn)特定的優(yōu)化目標(biāo)，如任務(wù)完成時間最短、任務(wù)完成數(shù)量最多、任務(wù)整體

2、利潤最大等等。目前，關(guān)于群智感知任務(wù)分配和用戶調(diào)度的算法還很少。本文主要研究了兩種不同應(yīng)用場景下的群智感知任務(wù)分配和用戶調(diào)度問題。首先，介紹了群智感知的應(yīng)用場景;然后，對其中的任務(wù)分配和用戶調(diào)度問題進(jìn)行了建模;最后，基于貪心策略分別提出了一個在線任務(wù)分配算法和一個離線的任務(wù)分配和用戶調(diào)度算法，并對它們的優(yōu)越性能進(jìn)行了分析驗證。
　　本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新在于:
　　在基于移動社交網(wǎng)絡(luò)的群智感知模型中，我們從對移動社交網(wǎng)絡(luò)特征和

3、任務(wù)完成過程的分析入手，針對任務(wù)最長完成時間的最小化問題，設(shè)計出了一個在線算法，該算法按照任務(wù)負(fù)載由大到小的順序依次將任務(wù)分配給期望處理時間最小的用戶完成;最后，論文通過競爭比分析、真實仿真和模擬實驗的結(jié)果證明算法的可行性和高效性。
　　針對感知任務(wù)和移動用戶存在位置關(guān)聯(lián)、以最大化任務(wù)整體利潤為目標(biāo)的群智感知系統(tǒng)，我們首先介紹這類場景的現(xiàn)實普遍性，接著對任務(wù)和用戶的位置關(guān)聯(lián)進(jìn)行數(shù)學(xué)模型化，將其子問題轉(zhuǎn)化為最小加權(quán)集合覆蓋問題，基于