【摘要】：隨著移動(dòng)設(shè)備的普及和無線通信技術(shù)的快速發(fā)展,群智計(jì)算作為“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的一種新興的分布式問題解決模式,充分利用用戶手持智能設(shè)備中內(nèi)置的豐富傳感器(GPS、加速計(jì)、攝像頭、陀螺儀等)和越發(fā)強(qiáng)大的存儲(chǔ)、計(jì)算能力,結(jié)合用戶在社交網(wǎng)絡(luò)中的親密關(guān)系和移動(dòng)規(guī)律,代替?zhèn)鹘y(tǒng)的大規(guī)模靜態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)解決一些機(jī)器或個(gè)人難以完成的問題,具有部署方便、靈活、節(jié)約資源等優(yōu)勢(shì),在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中擁有廣闊的應(yīng)用前景,也是智慧城市發(fā)展的重要組成部分。本文從群智計(jì)算系統(tǒng)的關(guān)鍵步驟出發(fā),關(guān)注移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的群智計(jì)算在線激勵(lì)機(jī)制、位置隱私保護(hù)、實(shí)時(shí)任務(wù)分配問題,設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的改進(jìn)算法,以保證群智計(jì)算系統(tǒng)在相關(guān)的場(chǎng)景中能夠高效高質(zhì)的運(yùn)行。本文完成的主要工作如下:1、深入調(diào)研了群智計(jì)算的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及與其他學(xué)科的交叉背景,總結(jié)了目前研究中存在的問題和難點(diǎn),確定本文的切入方向。介紹了群智計(jì)算相關(guān)理論基礎(chǔ),包括起源與應(yīng)用、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵步驟的基本原理,介紹了隱私保護(hù)基本算法及其在群智計(jì)算中的應(yīng)用、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)等,為后續(xù)研究的展開奠定基礎(chǔ)。2、提出了基于信譽(yù)控制的群智計(jì)算用戶招募和激勵(lì)機(jī)制。針對(duì)以城市Wifi信號(hào)監(jiān)測(cè)為代表的用戶主動(dòng)型群智計(jì)算場(chǎng)景,研究該場(chǎng)景中的在線實(shí)時(shí)用戶招募和激勵(lì)問題,以在一定的預(yù)算和時(shí)間約束下最大化系統(tǒng)效益。在線場(chǎng)景中,用戶隨機(jī)到達(dá)和離開任務(wù)區(qū)域,充分考慮基于位置的計(jì)算任務(wù)覆蓋度和個(gè)人貢獻(xiàn)度進(jìn)行建模,首先提出一種改進(jìn)的多階段反向拍賣算法,通過在線學(xué)習(xí)自適應(yīng)調(diào)整每個(gè)階段的密度閾值,動(dòng)態(tài)選擇最優(yōu)用戶集。之后,在每次交易結(jié)束后根據(jù)任務(wù)完成質(zhì)量對(duì)用戶的信譽(yù)進(jìn)行評(píng)價(jià)和更新,并對(duì)違約一方實(shí)施懲罰。用戶攜帶的實(shí)時(shí)信譽(yù)值反之被引入上述反向拍賣算法的效益函數(shù)定義中,以指導(dǎo)下個(gè)階段的用戶招募。理論分析和仿真結(jié)果證明,本文提出的激勵(lì)機(jī)制滿足計(jì)算有效性、個(gè)人合理性、平臺(tái)收益性和真實(shí)性四項(xiàng)基本原則,并且能在一定的時(shí)間和預(yù)算約束下獲得更好的效益。3、提出了基于差分隱私保護(hù)的群智計(jì)算任務(wù)分配算法。針對(duì)以空間環(huán)境監(jiān)測(cè)為代表的平臺(tái)主動(dòng)型群智計(jì)算任務(wù)場(chǎng)景,在平臺(tái)獲取用戶位置并進(jìn)行全局任務(wù)分配的過程中加入隱私保護(hù)策略。引入第三方可信機(jī)構(gòu),采用不同的隱私空間分解(Privacy Space Decomposition,PSD)算法對(duì)用戶實(shí)時(shí)位置信息進(jìn)行加擾,并將加擾后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果傳給眾包平臺(tái),之后設(shè)計(jì)合理的貪心算法利用加擾信息進(jìn)行任務(wù)分配,在保障任務(wù)分配成功率的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配效率與隱私保護(hù)效果的最佳均衡。真實(shí)和模擬數(shù)據(jù)的仿真結(jié)果均證明,基于差分隱私保護(hù)的任務(wù)分配算法能在只損失較小的任務(wù)分配效率的情況下有效保護(hù)用戶隱私,而不同的差分隱私策略也具有不同的優(yōu)缺點(diǎn),如基于等高線PSD結(jié)構(gòu)的任務(wù)分配算法對(duì)隱私預(yù)算相對(duì)不敏感,更適合應(yīng)用于隱私保護(hù)要求較高的場(chǎng)景中。4、提出了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中基于相遇預(yù)測(cè)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配算法�？紤]搭載在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的群智計(jì)算模式,利用用戶間的親密關(guān)系和相遇規(guī)律進(jìn)行任務(wù)的發(fā)布和數(shù)據(jù)回傳,通過近距離通信實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸。在該場(chǎng)景下,提出了任務(wù)執(zhí)行與用戶相遇時(shí)間軸并行模型,同時(shí)考慮不同用戶對(duì)任務(wù)的計(jì)算能力差異,設(shè)計(jì)了改進(jìn)的最小化平均反饋時(shí)間和最小化最長(zhǎng)反饋時(shí)間的在線任務(wù)分配算法。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的模型更符合數(shù)據(jù)需求日益增大的多任務(wù)、多異質(zhì)用戶隨機(jī)游走的復(fù)雜群智計(jì)算場(chǎng)景,可在相同的任務(wù)和用戶規(guī)模下獲得更好的時(shí)間增益,提高任務(wù)完成效率,在基于移動(dòng)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算系統(tǒng)中具有很強(qiáng)的實(shí)用和推廣價(jià)值。
【圖文】：

第一章 緒論背景及意義來，隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及和快速發(fā)展，擁有智能設(shè)備（如 iphone、ip戶越來越多，智能設(shè)備的功能也越來越強(qiáng)大。2010 年前后，移動(dòng)智能進(jìn)入高速發(fā)展期，全球智能手機(jī)用戶數(shù)快速增長(zhǎng)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1995 年約為 8000 萬人，僅占總?cè)丝诘?4%。而到 2014 年，智能手機(jī)用戶數(shù)年同期增長(zhǎng) 25%，智能手機(jī)用戶占手機(jī)用戶總數(shù)的比例達(dá)到 38.4%。記本電腦、M2M 及其他便攜智能設(shè)備的增長(zhǎng)也不容小覷，據(jù) Cisco 年，各種智能設(shè)備和連接占總量的百分比將從 2013 年的 21% 增長(zhǎng)到示），未來幾年也將持續(xù)呈現(xiàn)出較高的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，移動(dòng)智能化已成為

重慶市城口縣 4 79 0.0018 547重慶市大渡口區(qū) 5 750 0.0173 58重慶市大足區(qū) 6 792 0.0183 55重慶市墊江縣 7 590 0.0136 73重慶市豐都縣 8 404 0.0093 107重慶市奉節(jié)縣 9 677 0.0157 64重慶市涪陵區(qū) 10 1160 0.0268 37 3.3 - 圖 3.4 是利用真實(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨總預(yù)算 B 和變化情況，圖 3.5 - 圖 3.6 是用模擬生成的數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨止時(shí)間 T 的變化情況，均可以看出，隨著總預(yù)算的增加和截止時(shí)間的增益會(huì)逐漸增加，因?yàn)閮煞N情況均意味著可以招募更多的用戶完成任務(wù)，與。圖 3.7 是利用模擬生成的數(shù)據(jù)仿真得到的系統(tǒng)總收益隨用戶到達(dá)率的變達(dá)率越高，，收益越大，因?yàn)檫@意味著相同時(shí)間內(nèi)到達(dá)的用戶更多，用戶提就越大。當(dāng)三個(gè)自變量增大到一定的程度，系統(tǒng)收益都會(huì)趨于穩(wěn)定，這是個(gè)約束條件的牽制影響。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP18;TP393.09

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 陳健;周麗華;;大學(xué)生社交網(wǎng)絡(luò)自我表露的實(shí)證研究[J];高校輔導(dǎo)員學(xué)刊;2018年06期

2 譚洪旭;袁帥;代連奇;任利峰;;淺談社交網(wǎng)絡(luò)對(duì)當(dāng)代大學(xué)生的影響[J];產(chǎn)業(yè)與科技論壇;2018年24期

3 孫夏卿;;社交網(wǎng)絡(luò)媒體對(duì)大學(xué)生賦權(quán)的價(jià)值體現(xiàn)[J];傳播力研究;2018年31期

4 張曉飛;;以社交網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的企業(yè)營(yíng)銷策略[J];商場(chǎng)現(xiàn)代化;2018年22期

5 孫國(guó)強(qiáng);竇倩倩;張寶建;;西方社交網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展與未來展望[J];情報(bào)科學(xué);2019年02期

6 陳文泰;李衛(wèi)東;;國(guó)際社交網(wǎng)絡(luò)中“國(guó)家實(shí)在”傳播與國(guó)家形象演化機(jī)制研究[J];新聞大學(xué);2018年06期

7 孫金銘;吳s我

本文編號(hào)：2665698