移动群智感知中任务分配的研究

《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一一、引言移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）作为一种新兴的感知技术，通过利用大量移动设备进行协同感知和数据处理，实现了对复杂环境的实时监控和感知。

在双视角下，即用户视角和系统视角，移动群智感知的任务分配机制对系统性能的优化起着至关重要的作用。

特别是当任务依赖位置信息时，如何合理分配任务成为了一个关键问题。

本文旨在探讨双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制，以提高系统效率和用户满意度。

二、用户视角下的任务分配机制从用户视角来看，任务分配机制应充分考虑用户的地理位置、设备能力、个人偏好等因素。

首先，系统需要收集用户的地理位置信息，以便根据任务的地理位置要求进行匹配。

其次，系统应评估用户的设备能力，如计算能力、电池寿命、存储空间等，以确保用户能够完成分配的任务。

此外，个人偏好也是任务分配的重要参考因素，如用户可能更愿意参与某些类型的任务或对某些地点感兴趣。

在双视角下，用户和系统之间需要进行有效的交互和沟通。

系统可以通过激励机制，如任务报酬、奖励机制等，激发用户的参与意愿。

同时，系统需要为用户提供清晰的任务描述和期望结果，以便用户了解任务的难度、要求和可能的回报。

这样有助于用户在众多任务中选择最符合自己需求和能力的任务。

三、系统视角下的任务分配策略从系统视角来看，任务分配策略需关注整体任务完成效率和资源优化。

首先，系统应根据任务的类型、要求和紧急性对任务进行分类。

其次，根据移动设备的地理位置、设备能力和剩余资源等动态信息进行实时匹配。

这样可以通过动态调度和资源优化来确保任务能够及时完成并最大化利用系统资源。

此外，系统应考虑任务的地理分布性。

对于某些需要大规模地理覆盖的任务，系统可以通过多路径路由和分布式计算来提高任务的完成效率。

同时，为了降低通信开销和提高数据传输效率，系统可以设计高效的数据传输协议和压缩算法。

四、位置信息的利用与隐私保护在双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制中，位置信息的利用至关重要。

移动群智感知网络技术的研究与应用随着信息技术和互联网的快速发展，人们也对于信息获取和处理的需求越来越多。

传统的传感器网络虽然可以满足一部分需求，但是其种类和数量有限，覆盖范围有限，而且采集到的数据也不一定准确。

因此，移动群智感知网络技术应运而生。

移动群智感知网络（Mobile Crowdsensing Network）简称MCSN，是一种基于移动终端的感知网络，能够动态地组织社区中的移动设备完成感知任务。

MCSN的核心思想是将移动设备作为感知节点，利用其自身的计算、存储和通信资源，组织形成一种分布式感知网络，将感知数据上传到云端进行处理和分析。

MCSN的优势在于可以快速地完成大规模感知任务，提高感知数据的准确度和实时性，同时降低了感知的成本和覆盖范围，增加了感知数据的多样性和丰富度。

MCSN在环境感知、交通监测、健康监护、社交娱乐等方面都有着广泛的应用前景。

MCSN的具体实现需要解决一系列技术难题，包括感知任务的发布、节点的组织与调度、感知数据的处理与分析等环节。

以下是MCSN中一些比较重要的技术点：1、感知任务发布与管理。

感知任务的发布需要考虑到任务的类型、时间、地点、感知内容等因素。

同时，也需要考虑到节点的数量和分布情况，进行任务调度和节点分组。

需要使用一些高效的算法来确保任务的分配和完成。

2、节点的组织与调度。

节点的选择和组织需要考虑到节点的可靠性、能耗和通信质量等因素。

同时，节点的调度和位置估计也需要采用一些优化算法来进行优化。

3、感知数据的处理与分析。

感知数据的处理和分析是MCSN中最关键的环节之一。

需要根据不同的应用场景和任务需求，进行数据预处理、特征提取、数据分类等工作，同时也需要进行数据的可视化和结果评估。

MCSN的应用场景非常广泛，下面列举几个比较有代表性的应用：1、智慧城市环境感知。

通过MCSN可以监测城市的空气质量、噪声、温度、湿度等环境参数，同时可以监控交通流量、车辆拥堵情况等，为城市管理和规划提供数据支持。

收稿日期：２０１８ ０９ ０９；修回日期：２０１８ １０ ２４作者简介：邢倩（１９９３ ），女，硕士研究生，主要研究方向为无线传感器网络、移动群智感知等（１３５０２１９６３６７＠１６３．ｃｏｍ）；孙学梅，女，副教授，硕导，博士，主要研究方向为无线网络；苑春苗，女，副教授，主要研究方向为计算机网络、网络多媒体．移动群智感知中的空间任务分配机制邢　倩，孙学梅，苑春苗（天津工业大学计算机科学与软件学院，天津３００３８７）摘　要：在移动群智感知的空间任务分配问题中用户与任务的空间距离直接影响完成任务所需的成本，而现有的研究在这方面却考虑不足，因此以最小化感知成本为目标设计了移动群智感知中的空间任务分配机制。

首先，以感知成本最小为目标，基于遗传算法和贪心算法设计了一种高效的任务分配方法；其次，针对用户感知质量的随机性，基于用户的历史感知情况和当前任务的执行情况设计了用户感知质量的更新机制。

为验证所提机制的效果，通过仿真实验与两种基准的任务分配方法作比较。

实验结果表明，所提机制在感知总成本和用户执行任务所移动的总距离等方面均有更好的效果。

关键词：移动群智感知；空间任务；任务分配；成本最小中图分类号：ＴＰ３９３．０６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１ ３６９５（２０２０）０３ ０５０ ０８６８ ０４ｄｏｉ：１０．１９７３４／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ ３６９５．２０１８．０９．０６４４ＡｓｓｉｇｎｍｅｎｔｍｅｃｈａｎｉｓｍｆｏｒｓｐａｔｉａｌｔａｓｋｓｉｎｍｏｂｉｌｅｃｒｏｗｄｓｅｎｓｉｎｇＸｉｎｇＱｉａｎ，ＳｕｎＸｕｅｍｅｉ，ＹｕａｎＣｈｕｎｍｉａｏ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆ＳｏｆｔｗａｒｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｇｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３８７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｓｐａｔｉａｌｔａｓｋｓｉｎｍｏｂｉｌｅｃｒｏｗｄｓｅｎｓｉｎｇ，ｔｈｅｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔａｎｃｅｂｅｔｗｅｅｎｕｓｅｒｓａｎｄｔａｓｋｓｄｉｒｅｃｔｌｙａｆ ｆｅｃｔｓｔｈｅｃｏｓｔｒｅｑｕｉｒｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｔａｓｋｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅｅｘｉｓｔｉｎｇｒｅｓｅａｒｃｈａｂｏｕｔｔｈｉｓｉｓｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄｉｎａｄｅｑｕａｔｅ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｃｏｓｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄａｓｐａｔｉａｌｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｃｈａｎｉｓｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｇｒｅｅｄｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｉｔｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｍｉｎｉｍｉｚｅｔｈｅｃｏｓｔｒｅｑｕｉｒｅｄｔｏｃｏｍｐｌｅｔｅｔｈｅｔａｓｋｓ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒａｎ ｄｏｍｎｅｓｓｏｆｕｓｅｒｓｅｎｓｉｎｇｑｕａｌｉｔｙ，ｉｔｄｅｓｉｇｎｅｄａｍｅｃｈａｎｉｓｍｏｆｕｓｅｒｓｅｎｓｉｎｇｑｕａｌｉｔｙｕｐｄａｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｑｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔａｓｋ．Ｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｉｔｃｏｎｄｕｃｔｅｄｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｗｏｂｅｎｃｈｍａｒｋｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｆｏｒｓｐａｔｉａｌｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｃｈａｎｉｓｍｈａｓｂｅｔｔｅｒｒｅｓｕｌｔｓｉｎｔｅｒｍｓｏｆｔｏｔａｌｃｏｓｔａｎｄｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔａｎｃｅｔｈａｔｔｈｅｕｓｅｒｎｅｅｄｓｔｏｍｏｖｅｔｏｐｅｒｆｏｒｍｔｈｅｔａｓｋ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅｃｒｏｗｄｓｅｎｓｉｎｇ；ｓｐａｔｉａｌｔａｓｋｓ；ｔａｓｋａｌｌｏｃａｔｉｏｎ；ｍｉｎｉｍｉｚｅｃｏｓｔ 如今，智能手机逐渐成为移动通信设备的主流，这些智能手机通常配有功能强大的传感器［１］，如ＧＰＳ、相机和数字式罗盘等。

《群智感知中面向响应时间优化的任务分配机制研究》篇一一、引言随着物联网（IoT）技术的飞速发展，群智感知作为一种新型的智能计算模式，正逐渐成为研究热点。

群智感知利用大量分散的、具有感知能力的设备，通过协同合作的方式完成复杂的任务。

然而，在群智感知系统中，任务分配机制对于响应时间、系统效率和用户体验至关重要。

因此，本文针对群智感知中面向响应时间优化的任务分配机制进行研究，旨在提高系统性能和用户满意度。

二、群智感知任务分配的背景与挑战群智感知系统中，任务分配是指将待处理的任务分配给合适的设备进行执行。

由于设备的能力、地理位置、网络状况等因素存在差异，如何实现高效的任务分配成为了一个重要问题。

此外，响应时间作为衡量系统性能的关键指标之一，对用户体验和系统效率具有重要影响。

在群智感知系统中，任务分配面临以下挑战：1. 设备异构性：设备的计算能力、存储空间、能量供应等方面存在差异。

2. 网络不确定性：网络延迟、数据传输速率等因素会影响任务的执行过程。

3. 用户需求多样性：不同的用户对任务的响应时间、精度等有不同要求。

三、面向响应时间优化的任务分配机制为了解决上述问题，本文提出了一种面向响应时间优化的任务分配机制。

该机制主要从以下几个方面进行优化：1. 设备能力评估：对参与群智感知的设备进行能力评估，包括计算能力、存储空间、能量供应等方面。

根据设备的能力，将其划分为不同的等级，以便更好地进行任务分配。

2. 任务分类与优先级设置：根据任务的性质和紧急程度，将任务分为不同的类别，并设置相应的优先级。

高优先级的任务将优先分配给具有较高能力的设备执行。

3. 动态任务调度：根据设备的实时状态和网络状况，动态调整任务分配策略。

当某个设备的状态发生变化时，如计算能力提升或网络延迟减小，该机制将自动调整任务分配，以优化响应时间。

4. 反馈与学习：通过收集任务的执行数据和用户的反馈信息，对任务分配机制进行持续优化。

利用机器学习等技术，不断改进设备能力评估模型和任务分配策略。

移动群智感知中的任务分配算法研究随着移动互联网、物联网技术的快速发展，移动群智感知逐渐成为数据采集的一种新兴方式。

移动群智感知是利用手机、智能设备等移动终端设备集成的各类传感器（如相机、麦克风、GPS、陀螺仪等）共同完成数据采集、处理和分析的一种技术。

在移动群智感知中，任务分配算法是关键之一，它负责将任务分配给合适的感知设备或志愿者，以实现数据的高效采集。

任务分配算法需要考虑多个因素，包括感知设备或志愿者的空闲时间、位置信息、数据处理能力和网络带宽等。

在实际应用场景中，任务分配算法需要根据具体情况做出优化和调整，以保证整个系统的效率、可靠性和可扩展性。

针对任务分配算法的研究，需要进行对感知设备或志愿者的特征、约束条件的分析，了解任务的类型、紧急程度等因素，研究最优的任务分配策略。

下面将从几个方面介绍移动群智感知中的任务分配算法研究。

一、任务分配算法的基本原理任务分配算法是一种优化问题，它需要在多个约束条件下，寻找到满足任务需求的最优解。

在移动群智感知中，任务分配算法面临着多维约束条件，例如任务之间的优先级关系、感知设备或志愿者之间的空闲时间和位置信息等。

基于这些约束条件，任务分配算法需要将整个系统分为多个区域，利用贪心、动态规划、遗传算法等方法求解最优解。

贪心算法是一种常见的任务分配算法，它的核心思想是每次在可行解的区域选择当前最优的任务分配，从而逐渐求解整个优化问题。

贪心算法的优点在于简单、高效，但是可能会存在局部最优解问题。

动态规划算法是一种效率更高的任务分配算法，在搜索策略上更加灵活。

动态规划算法能够在多个状态之间转移，并利用分治的思想最终求解得到最优解。

但是动态规划算法的实现过程相对较为复杂。

遗传算法是一种生物进化算法，它能够模拟生物进化的过程，通过种群遗传的方式逐渐求解最优解。

遗传算法有很好的全局搜索性能，但是也需要高效的编码、交叉、变异等操作，需要针对具体问题做出调整和优化。

二、任务分配算法的应用场景任务分配算法的应用广泛，特别是在社交网络、物联网、移动互联网等领域都有着广泛的应用。

《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动群智感知已成为智能城市和物联网领域中不可或缺的组成部分。

在这个系统中，依赖位置的任务分配机制尤为重要，它决定了感知任务如何被高效、准确地分配给移动设备，从而确保数据的实时性和准确性。

本文将探讨双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制，分析其重要性、应用场景及面临的挑战，并提出一种新型的分配策略。

二、背景与重要性移动群智感知系统是指通过利用大量的移动设备（如手机、传感器等）组成网络来获取周围环境的感知信息。

而任务分配机制是确保整个系统运行的关键。

特别是在依赖位置的任务中，如何准确地将任务分配给最近的设备是保证数据实时性和准确性的关键。

双视角下则意味着我们不仅要考虑任务与设备之间的空间关系，还要考虑设备之间的协作关系以及任务本身的复杂度。

三、应用场景与挑战在智能城市中，移动群智感知的应用场景广泛，如环境监测、交通管理、灾害预警等。

在这些场景中，依赖位置的任务分配机制尤为重要。

然而，在实际应用中，我们面临着诸多挑战。

首先，设备的异构性导致不同设备在处理同一任务时可能存在差异。

其次，任务与设备之间的空间关系复杂，需要综合考虑设备的位置、可用性以及剩余资源等因素。

此外，任务分配的实时性也是一大挑战，特别是在高并发的情况下。

四、新型任务分配策略针对上述挑战，本文提出一种新型的依赖位置的任务分配机制。

该机制从双视角出发，即考虑任务与设备之间的空间关系以及设备之间的协作关系。

具体而言，我们首先利用地理信息系统（GIS）和空间聚类算法来分析任务与设备之间的空间关系，确保任务被分配给最近的可用设备。

其次，我们考虑设备之间的协作关系，通过建立设备间的通信网络和协作模型来提高任务的执行效率。

最后，我们根据任务的复杂度和设备的剩余资源来动态调整任务的优先级和分配策略。

五、实验与分析为了验证所提策略的有效性，我们在模拟环境中进行了大量实验。

移动群智感知中任务调度与数据融合研究移动群智感知（Mobile Crowdsensing，MCS）是一种新兴的数据采集方法，它利用智能手机和移动传感器，通过感知者的无意识参与，收集、处理和分析环境中的物理和社交信息。

在移动群智感知中，任务调度与数据融合是两个核心问题，它们直接影响到群智感知系统的效率和数据质量。

本文将探讨移动群智感知中任务调度与数据融合的研究进展和挑战，并提出可能的解决方案。

任务调度在移动群智感知中起着至关重要的作用。

在一个典型的群智感知系统中，感知者的数量庞大而且分布广泛，如何合理地分配任务以达到最佳的感知效果是一个复杂的问题。

任务调度需要考虑到感知者的位置、能力和资源等因素，并在保证系统性能的同时尽可能地提高感知效率。

近年来，研究人员通过设计异构感知者选择、多目标优化算法和动态路径规划等技术，取得了一定的研究成果。

首先，研究人员提出了一种基于异构感知者选择的任务调度算法。

在这种算法中，感知者根据其位置、能力和任务类型等因素进行分类，然后根据任务需求选择适合的感知者执行任务。

通过将任务分配给最适合的感知者，可以提高感知质量和效率，减少不必要的资源浪费。

其次，针对多目标优化问题，研究人员提出了基于进化算法的任务调度方法。

通过考虑任务完成时间、能耗和通信开销等因素，建立了一个多目标优化模型，并利用进化算法寻找最优的任务分配方案。

该方法能够同时考虑多个因素，实现任务调度的全局优化，提高系统整体性能。

此外，动态路径规划也是解决任务调度问题的重要方法。

在移动群智感知中，感知者的位置和移动速度是不断变化的，任务调度需要实时地根据感知者的位置调整任务分配。

研究人员通过设计适应性路径规划算法和实时数据流调度方法，实现了对感知者的动态调度和任务分配，提高了任务完成效率。

在移动群智感知中，数据融合是指将多个感知者采集的数据进行整合和分析，以获得更准确和完整的信息。

数据融合涉及到数据传输、数据处理和数据分析等多个环节，其中数据传输是关键。

高效的移动群智感知数据处理算法研究在当今智能手机和移动设备的普及背景下，移动群智感知（Mobile Crowdsensing）逐渐成为一个重要的研究领域。

移动群智感知通过利用大量用户智能手机中的传感器和计算能力，收集和分析环境数据，以解决一系列实际问题。

然而，由于参与感知任务的用户数量庞大，数据规模巨大，并且参与者和感知任务的动态性不确定，如何高效地处理这些数据成为一项重要的研究方向。

本文将重点讨论高效的移动群智感知数据处理算法的研究，并介绍一种基于任务调度和数据压缩的算法，以提高数据处理的效率和准确性。

首先，任务调度是移动群智感知数据处理的关键。

通过合理地将感知任务分配给参与者，可以最大程度地利用参与者的传感器和计算能力。

在任务调度过程中，要考虑到参与者的位置、传感器类型和性能，以及任务的时间限制和数据需求。

一种常用的任务调度算法是基于预测模型的任务分发，通过分析历史数据和参与者的行为模式，预测未来的参与者可用性和任务完成时间，从而合理地分配任务。

此外，还可以采用博弈论和机器学习等方法进行任务调度的研究。

其次，数据压缩是提高移动群智感知数据处理效率的重要手段。

由于用户生成的感知数据通常具有高维度和大规模的特点，传输和存储这些数据将消耗大量的带宽和存储空间。

因此，如何在保证数据准确性的前提下，尽可能减少数据的传输和存储成为一项重要的挑战。

一种常见的数据压缩方法是基于数据模型的压缩，通过对数据进行建模和预测，并在传输前进行压缩。

此外，还可以采用数据聚合和数据隐私保护等技术，对数据进行合并和加密，以降低数据传输和存储的开销。

在实际应用中，高效的移动群智感知数据处理算法可以广泛应用于城市交通监测、环境污染检测、社交网络分析等领域。

以城市交通监测为例，通过感知车辆和行人的移动轨迹、速度和密度等数据，可以及时分析路况，调整交通信号，优化交通流，从而减少拥堵和事故。

在环境污染检测方面，通过感知空气质量、噪音水平和绿化覆盖率等数据，可以监测和预测环境的污染程度，采取相应的环境保护措施。

移动群智感知模型设计与数据处理技术研究随着移动互联网的普及和智能手机的普及，移动群智感知（Mobile Crowdsensing）成为一种重要的数据采集方式，通过利用众包参与者的移动设备，收集分析大量的传感器数据。

这种方式可以广泛应用于环境监测、交通管理、社会研究等领域。

本文将探讨移动群智感知模型设计与数据处理技术的研究。

首先，移动群智感知模型的设计是实现高效数据采集的关键。

移动群智感知系统需要在大量参与者的协同下完成任务，并保证数据的准确性和完整性。

模型设计需要考虑多方面的因素，包括任务分配、信任建模、激励机制等。

任务分配是移动群智感知模型设计中一个重要的问题。

如何将任务有效地分发给参与者，使得任务可以在一个合理的时间内完成，是一个具有挑战性的问题。

目前，主要的任务分配方法有基于位置的任务分配、基于社交网络的任务分配和基于机器学习的任务分配。

这些方法可以根据任务的特点和参与者的能力进行灵活的选择和组合。

信任建模是移动群智感知模型设计中的另一个重要问题。

由于参与者是来自不同背景和能力的众包人群，对他们的信任度需要进行合理的建模。

目前，主要的信任建模方法有基于历史数据的信任建模、基于声誉系统的信任建模和基于社交关系的信任建模。

这些方法可以根据具体情况进行选择，以保证数据的准确性和可靠性。

除了任务分配和信任建模，激励机制也是移动群智感知模型设计中需要考虑的一个重要因素。

参与者的激励是保证任务完成的关键。

目前，主要的激励机制有基于金钱的激励机制、基于声誉的激励机制和基于社交关系的激励机制。

这些机制可以根据参与者的动机和目标进行灵活的调整，以提高参与者积极性和任务完成率。

除了模型设计，数据处理技术也是移动群智感知系统中一个重要的研究方向。

移动群智感知系统产生的数据通常是海量的、分散的和异构的，因此需要采用相应的数据处理技术进行分析和挖掘。

数据处理技术的研究包括数据质量评估、数据聚合和数据分析等方面。

数据质量评估是保证移动群智感知系统数据准确性的关键。

移动群智感知中任务分配的研究
方文凤;周朝荣;孙三山
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2018(035)011
【摘要】随着内置高性能传感器的移动智能终端的广泛应用,新兴的移动群智感知技术逐渐成为实时感知与收集环境信息的有效方式.为协调与鼓励用户参与感知任务,并最大限度地保证感知数据的有效性与可靠性,针对移动群智感知相关研究中的关键问题——任务分配进行了研究.首先介绍移动群智感知的相关背景;其次根据感知任务的要求对任务分配的约束条件进行分类;然后讨论与分析了任务分配的研究现状,包括平台为中心的优化算法设计以及用户为中心的激励机制设计;最后指出现有研究工作中的不足,展望了未来的研究方向.
【总页数】7页(P3206-3212)
【作者】方文凤;周朝荣;孙三山
【作者单位】四川师范大学物理与电子工程学院,成都610101;四川师范大学物理与电子工程学院,成都610101;成都信息工程大学气象信息与信号处理四川省高校重点实验室,成都610225;四川师范大学物理与电子工程学院,成都610101;电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,成都611731
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.07
【相关文献】
1.移动群智感知系统中基于离散布谷鸟搜索算法的任务分配 [J], 杨正清; 周朝荣; 袁姝
2.移动群智感知中的空间任务分配机制 [J], 邢倩; 孙学梅; 苑春苗
3.基于CQPSO移动群智感知紧急任务分配方法研究 [J], 李建军;汪校铃;杨玉;付佳
4.面向延迟接受的移动群智感知多任务分配 [J], 杨桂松;王不野;何杏宇
5.移动群智感知中基于用户意愿的多任务分配模型 [J], 吴佳莹;张晓瑜;苗星星因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一一、引言移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）是一种利用大量移动设备组成的分布式网络来收集环境感知数据的技术。

在双视角下，即从宏观和微观两个角度出发，研究移动群智感知中依赖位置的任务分配机制，有助于实现资源的高效利用和任务的精确执行。

本文旨在探讨双视角下如何有效地进行任务分配，提高系统整体性能和任务完成度。

二、相关研究及现状分析近年来，随着物联网（IoT）技术的飞速发展，移动群智感知已经成为众多研究领域关注的热点。

然而，在任务分配方面仍存在诸多挑战，如位置信息的重要性、设备异构性、网络动态性等。

目前已有研究从单一视角出发，如基于设备性能或基于地理位置的任务分配机制，但这些方法在处理复杂场景时仍存在局限性。

因此，本文提出从双视角出发，综合考虑位置信息和任务需求，以实现更高效的任务分配。

三、双视角下任务分配机制设计（一）宏观视角下的任务分配在宏观视角下，我们关注的是整个移动群智感知系统的全局布局和资源分布。

首先，通过分析地理位置信息，将任务按照其需求与设备分布进行匹配。

例如，对于需要大面积区域监测的任务，可将其分配给分布广泛的设备；对于特定区域的细粒度任务，则需选择位置接近的设备和设备组成的虚拟小组进行执行。

此外，根据设备性能和可用资源，动态调整任务分配策略，确保任务的及时完成和系统资源的合理利用。

（二）微观视角下的任务分配在微观视角下，我们关注的是单个设备或设备组与具体任务之间的匹配程度。

首先，根据设备的地理位置、移动轨迹和历史数据收集能力等信息，评估其执行特定任务的能力。

然后，结合任务的紧急程度、重要性和数据需求等要求，为每个设备或设备组分配最合适的任务。

此外，考虑设备的能源、计算能力和存储空间等限制因素，优化任务分配策略，以降低系统运行成本并提高任务完成度。

四、算法设计与实现为了实现双视角下的任务分配机制，本文设计了一种基于多目标优化的算法。

移动群智感知中的资源管理与任务分配优化移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）是指通过将移动终端用户的感知行为进行整合，从而实现全球感知系统。

这一技术可以有效地满足大规模实时数据收集的需求，但是由于参与感知的终端数量庞大，资源分配和任务调度变得愈发复杂，因此需要对其进行优化。

本文将从资源管理和任务分配两个方面阐述MCS中的优化技术。

一、资源管理移动终端用户可以通过智能手机等移动设备参与感知，因此资源管理是MCS中不可或缺的重要环节。

具体地，资源管理包括了终端设备、网络、能量等方面的优化管理。

（一）终端设备管理MCS中，移动设备的资源是有限的，而且各个设备性能差异巨大，因此需要对参与感知的设备进行优化管理。

具体来说，可以通过以下措施来实现：1. 设备选择：选择具有较高性能的设备来参与感知，避免对具有低性能的设备造成过多的负担。

2. 自适应感知：调整设备感知的频率或感知的内容，避免对设备造成过多的负担，同时尽可能地提高感知数据的准确性。

（二）网络管理MCS需要联合众多移动设备，因此网络管理是非常关键的一环。

具体而言，需要采用以下策略：1. 距离优化：选择距离用户最近的移动设备进行感知，避免感知过程中数据传输带来的延迟问题。

2. 传输优化：采用数据压缩算法、数据分块传输等技术减少数据传输的时间和数据量。

（三）能量管理MCS需要长时间的运行，因此设备的能量管理也非常重要。

具体而言，可以考虑以下策略：1. 降低设备能量消耗：通过调整设备的运行频率或关闭一些不必要的功能来降低设备能量消耗。

2. 增强能量供应：为移动设备提供增强的电能供应，如外置电池等。

二、任务分配MCS涉及众多移动设备的参与，其感知负载会随着感知任务的变化而变化。

因此，合理的任务分配可以减轻设备的负担，提高感知效率。

具体而言，任务分配技术分为静态分配和动态分配两类。

（一）静态分配静态分配是指系统事先将感知任务分配给所有参与感知的移动设备，并在感知过程中不再进行变更。

群组协作的移动群智感知任务分配方法随着移动设备的普及和通信技术的快速发展，移动群智感知成为了一种新型的数据收集方式。

其通过利用大量智能移动设备的感知能力，收集和处理各种能够感知的数据，如环境温度、交通状况、空气质量等。

然而，如何高效合理地分配感知任务是移动群智感知中的重要问题，因为不同的移动设备在感知任务方面具有不同的能力和资源，如处理能力、电量和网络带宽等。

因此，群组协作的移动群智感知任务分配方法应运而生。

该方法通过将感知任务分解为多个子任务，然后将其分配给不同的设备，从而实现任务的高效完成。

下面将介绍几种常见的群组协作的移动群智感知任务分配方法。

1. 基于任务分解的分配方法该方法将整个感知任务分解为多个子任务，然后将其分配给不同的设备。

在分配时，应考虑不同设备的感知能力和资源情况，使分配的子任务能够在设备间平衡地分配。

此外，还应考虑设备间的协作关系，以提高任务完成的效率。

2. 基于设备协作的分配方法该方法通过将感知任务分配给相互协作的设备，以提高任务完成的效率。

在这种情况下，设备之间需要进行通信和协调，以确保任务的高效完成。

例如，当一个设备完成了一个子任务时，它可以将结果发送给其他设备，以便其他设备能够更好地完成其他子任务。

3. 基于负载均衡的分配方法该方法通过将感知任务分配给感知能力相似的设备，以实现负载均衡。

在这种情况下，任务分配的目标是使每个设备的负载尽可能均衡，从而提高任务完成的效率。

例如，当一个设备完成了一个子任务时，它可以将任务分配给另一个设备，以便该设备也能参与感知任务。

群组协作的移动群智感知任务分配方法可以提高感知任务的完成效率和质量。

在实际应用中，应根据感知任务的特点和设备的感知能力和资源情况，选择适合的任务分配方法，以实现任务高效完成。

移动群智感知中的任务分配与调度策略研究随着移动设备的普及和关于环境数据的需求增加，移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，简称MCS）被广泛应用于各种领域，包括环境监测、交通管理和社会感知等。

在MCS中，任务分配与调度策略是关键问题之一，直接影响到感知任务的效率和质量。

本文将重点研究MCS中的任务分配与调度策略，并介绍几种常见的策略及其优缺点。

首先，我们来介绍基于静态优化的任务分配与调度策略。

这种策略在感知开始之前就已经确定感知任务的分配和调度方案。

一种经典的静态优化策略是基于贪心算法的最优覆盖路径算法。

该算法根据感知任务的要求，在感知节点的集合中选择一组感知节点来完成任务，使得任务的覆盖率最大化。

然后，根据感知节点的位置和距离信息，规划感知节点的移动路径，确保感知节点能够高效地完成任务。

这种策略具有较高的覆盖率和较短的任务完成时间，但是它需要提前知道感知节点的位置和感知任务的要求，对于实时性要求较高的任务可能不适用。

其次，我们介绍基于博弈论的任务分配与调度策略。

博弈论可以用来描述多个个体（感知节点）之间的决策行为。

在MCS中，感知节点可以视为参与博弈的个体，在任务分配和调度过程中，它们通过采取不同的策略来获取最大的效用。

博弈论中的核心概念是纳什均衡，即在参与者选择最优策略的前提下，达到一种无法通过单方面改变策略而使自身效用提升的状态。

基于博弈论的任务分配与调度策略可以通过建模感知节点之间的竞争关系，推导出任务分配和调度的最优策略。

这种策略适用于感知节点之间的竞争较为激烈的情况，可以在一定程度上提高任务的效率，但是对于感知节点之间的合作关系不敏感，容易造成资源的浪费。

最后，我们介绍基于机器学习的任务分配与调度策略。

随着机器学习在各个领域的应用，其在任务分配与调度中也发挥了重要作用。

基于机器学习的任务分配与调度策略通过分析感知节点的历史数据和环境数据，建立模型来预测感知节点的行为和任务需求。

《群智感知中面向响应时间优化的任务分配机制研究》篇一一、引言群智感知是一种基于大量分布式个体合作进行信息感知与处理的智能技术，其在智慧城市、环境监测、物联网等领域中有着广泛的应用前景。

在群智感知系统中，任务分配是提高系统性能和效率的关键环节。

特别是在面对复杂和多样化的任务时，如何有效地进行任务分配以优化响应时间成为研究的重点。

本文将重点研究群智感知中面向响应时间优化的任务分配机制，为群智感知技术的发展提供理论支撑。

二、群智感知任务分配机制的研究背景群智感知任务分配机制的目的是根据系统的状态和任务的特性，合理地将任务分配给分布式个体。

近年来，随着互联网的快速发展，大量分布式的设备（如智能手机、智能家居等）能够通过传感器、数据网络等方式进行信息的获取和交换，使得群智感知的应用领域得到拓展。

然而，随着任务的多样性和复杂性不断增加，传统的任务分配策略难以满足系统对于响应时间的优化要求。

因此，对群智感知中的任务分配机制进行深入研究，成为了实现群智感知系统高效运行的重要课题。

三、面向响应时间的任务分配机制研究（一）研究目标本研究的目标是设计一种面向响应时间优化的任务分配机制，旨在提高群智感知系统中任务的执行效率和响应速度。

在复杂的系统中，任务的响应时间主要取决于系统的执行速度、数据处理能力以及传输时延等关键因素。

本研究通过深入研究这些因素之间的关系，建立合理的模型来优化任务分配策略。

（二）研究方法1. 模型建立：建立基于分布式个体的群智感知系统模型，考虑个体之间的异构性、可协作性以及动态性等因素。

通过构建任务分配的数学模型，对任务与个体的匹配度进行量化评估。

2. 算法设计：根据建立的模型，设计合理的任务分配算法。

通过考虑个体的计算能力、响应时间等关键因素，实现任务的动态分配和调整。

同时，算法应具备自适应性，能够根据系统状态的变化自动调整策略。

3. 实验验证：通过仿真实验或实际场景测试，验证所设计的任务分配机制的可行性和有效性。

《群智感知中面向响应时间优化的任务分配机制研究》篇一一、引言随着物联网和人工智能的飞速发展，群智感知技术已经成为一个新兴的领域。

在群智感知系统中，众多传感器节点通过网络协作来感知和完成任务。

而在这个网络中，如何合理地将任务分配给传感器节点并保证其响应时间成为一个重要的问题。

本篇文章主要针对这一问题进行深入探讨和研究。

二、群智感知系统的概述首先，我们需要对群智感知系统进行简单的了解。

群智感知系统由大量传感器节点组成，这些节点通过网络协作来共同完成任务。

每个节点都具备有限的计算资源和感知能力，其组成的网络可以实现高效的监测、预测和控制功能。

因此，对任务分配机制的优化至关重要。

三、传统任务分配机制存在的问题传统的任务分配机制主要考虑的是任务的完成率，而忽视了响应时间的重要性。

在许多应用场景中，如智能交通、环境监测等，响应时间的长短直接影响到系统的性能和效率。

因此，传统的任务分配机制已经无法满足现代群智感知系统的需求。

四、面向响应时间优化的任务分配机制为了解决上述问题，我们提出了一种面向响应时间优化的任务分配机制。

该机制主要从以下几个方面进行优化：1. 任务优先级划分：根据任务的紧急程度和重要性，将任务划分为不同的优先级。

对于优先级较高的任务，我们采取优先分配的策略，以确保其快速响应。

2. 节点能力评估：对每个传感器节点的计算资源和感知能力进行评估，以便更准确地为任务选择合适的节点。

3. 动态任务调度：根据节点的实时状态和任务的动态变化，动态调整任务的分配策略，以实现更快的响应时间。

4. 反馈机制：通过引入反馈机制，我们可以根据任务的执行情况对分配策略进行实时调整，以提高系统的适应性和灵活性。

五、实验与分析为了验证我们提出的任务分配机制的优越性，我们进行了大量的实验。

实验结果表明，我们的机制在保证任务完成率的同时，显著降低了响应时间。

此外，我们还对不同场景下的任务分配策略进行了对比分析，发现我们的机制在不同场景下均能取得较好的效果。

《双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制》篇一一、引言移动群智感知（Mobile Crowd Sensing，MCS）作为一种新兴的感知技术，利用大量移动设备收集数据，并在大规模范围内实现环境感知。

随着物联网（IoT）和移动互联网的快速发展，群智感知技术已经成为许多领域的关键技术之一。

在任务分配过程中，考虑到任务对位置信息的依赖性，以及移动设备的动态性和异构性，如何有效地进行任务分配成为一个重要的研究方向。

本文旨在提出一种双视角下移动群智感知中依赖位置的任务分配机制。

二、问题描述在移动群智感知中，任务的完成依赖于特定位置上的移动设备。

任务分配是移动群智感知中的关键环节，直接影响到整个系统的效率和性能。

传统任务分配方法通常基于设备的性能、能源等因素进行分配，但忽视了任务与位置之间的关系。

在现实生活中，一些任务需要设备在特定位置进行感知和执行。

因此，本文从双视角出发，即设备性能和位置信息，来研究任务分配机制。

三、双视角下的任务分配机制（一）设备性能视角首先，我们根据设备的性能和剩余资源进行初步的任务分配。

设备性能包括计算能力、能源等指标。

在任务分配时，我们根据设备的性能和任务的计算需求进行匹配，确保任务能够被高效地执行。

此外，我们还需要考虑设备的剩余资源，如电池电量等，以确保设备在执行任务的过程中不会因为资源不足而中断。

（二）位置信息视角在位置信息视角下，我们主要考虑任务的地理位置信息与设备的实际位置之间的关系。

我们通过地理信息系统（GIS）等技术获取任务的地理位置信息，并利用设备的位置信息来匹配和分配任务。

具体而言，我们将根据任务的地理位置信息将任务划分为不同的区域或簇，并根据设备的实际位置将设备分配到相应的区域或簇中执行任务。

此外，我们还引入了一种基于多维度评价的任务与设备匹配算法。

该算法综合考虑了设备的性能和位置信息，通过多维度评价来选择最合适的设备执行任务。

该算法能够有效地提高任务的执行效率和系统的整体性能。