典型文献
面向单任务质量保障的移动群智感知任务分配
文献摘要：
在移动群智感知中,现有的任务分配方法大多关注平台的整体感知质量,未充分考虑任务对工人、预算等资源的竞争,无法有效保障大规模任务分配场景下每个任务的感知质量,从而导致平台资源利用率降低.针对该问题,提出一种面向单任务质量保障的任务分配方法.为高效利用平台预算,考虑任务的难度和位置以及工人的设备能耗和理性因素,设计平台的激励成本.为保障每个任务的感知质量,考虑任务间的资源竞争情况并设计2种衡量指标,分别是从任务的角度根据差异化感知质量需求设计任务覆盖效率,以及从工人的角度基于最大熵原理设计工人利用效率,将这2种衡量指标相结合作为平台的系统效用,在平台资源有限的情况下以平台系统效用最大化为优化目标,提出一种融合交叉和变异操作的天牛群(BSO)算法.实验结果表明,与PSO、GA等基线方法相比,BSO算法的系统效用最大值平均提升13.51％,寻优速度平均提高40.61％,利用该算法获取的具有最大系统效用的任务分配方案可以有效保障每个任务的感知质量.
文献关键词：
移动群智感知;任务分配;单任务质量保障;系统效用;天牛群算法
中图分类号：
作者姓名：
杨桂松;吴笑天;高丽;何杏宇
作者机构：
上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海 200093;上海理工大学 图书馆,上海 200093;上海理工大学 出版印刷与艺术设计学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]杨桂松;吴笑天;高丽;何杏宇-.面向单任务质量保障的移动群智感知任务分配)[J].计算机工程,2022(09):45-54
A类：
单任务质量保障
B类：
移动群智感知,感知任务分配,分配方法,整体感知,感知质量,平台资源,资源利用率,理性因素,设计平台,资源竞争,衡量指标,化感,质量需求,需求设计,设计任务,覆盖效率,最大熵原理,原理设计,系统效用,平台系统,效用最大化,优化目标,变异操作,BSO,PSO,GA,大系统,分配方案,天牛群算法
AB值：
0.290606
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