【摘要】：現(xiàn)代社會互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展已越來越迅速,涉及的行業(yè)也越來越廣泛。同時,移動設(shè)備中的傳感器種類和性能也大大提升,使其傳感、計算、存儲、通信能力逐漸增強。這些因素也推動了“以人為中心”的新型傳感模式群智感知的發(fā)展。由于群智感知技術(shù)的誕生,許多復(fù)雜大型的社會性傳感任務(wù)可以在低成本、短時間內(nèi)得以完成。然而這一新興技術(shù),還面臨著許多問題和挑戰(zhàn),例如傳感數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量不能達到任務(wù)發(fā)布者的要求。于是群智感知中對于激勵機制這一部分的研究就具有重大的研究意義和現(xiàn)實作用。本文利用契約理論,在對稱信息場景與不對稱信息場景下,分別根據(jù)群智感知中傳感任務(wù)執(zhí)行用戶的努力程度和類型差異不可觀測問題設(shè)計激勵機制,致力于改善傳感效果,讓傳感任務(wù)發(fā)布者獲得最大收益,使得用戶愿意參加該任務(wù)。本文主要貢獻如下:1.努力程度不可觀測情況下的激勵機制。將群智感知中用戶努力程度不可觀測情況建模為契約理論中的道德風(fēng)險問題。首先,通過建模群智感知過程中的任務(wù)發(fā)布者與用戶的收益函數(shù),描述任務(wù)分配過程。其次,通過帶約束的最大化問題求解最優(yōu)契約,得出激勵機制,最后,通過計算機仿真證明了激勵機制的可行性,并討論了外界因素包括噪聲、成本、分界線對發(fā)布者和用戶收益以及最優(yōu)努力的影響。2.類型差異不可觀測情況下的激勵機制。將群智感知中用戶類型差異不可觀測情況建模為契約理論中的逆向選擇問題。首先,對平臺兩種任務(wù)的傳輸速率模型進行描述。其次,利用契約理論中顯示原理,通過帶約束的最大化問題求解契約,通過推導(dǎo)求出最優(yōu)方案判別不等式。并結(jié)合仿真,分析了外界因素對發(fā)布者收益的影響,仿真結(jié)果表明本方法是可行、合理且與實際相符的。3.結(jié)合實際情況的激勵機制改進。一方面,結(jié)合用戶存在努力程度與類型差異不可觀測的情況對用戶進行分類,并推導(dǎo)出能令發(fā)布者獲取最大收益的契約方案。另一方面,針對于之前努力程度不可觀測情況,對僅討論兩種結(jié)果的場景進行改進,去除結(jié)果類型僅好壞兩類的限制,使其更符合實際情況。通過拉格朗日乘子法解決數(shù)學(xué)難題,求解最優(yōu)契約。并且結(jié)合仿真,從理論和實際的角度分析了結(jié)果、成本、概率等因素對契約的影響。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN929.5;TP212.9
【圖文】：

圖２－１感知技術(shù)架構(gòu)圖逡逑感知技術(shù)根據(jù)感知對象的不同可分為個體感知以及社群感知。個體感知逡逑指的是感知對象僅為一人，例如運動手環(huán)可以檢測用戶的運動狀態(tài)以及運動逡逑時長步數(shù)等信息，行駛記錄儀可以記錄車輛行駛速度路程等。而社群感知則逡逑是多個用戶進行感知，其任務(wù)的典型特征是大規(guī)模、復(fù)雜，一般需要大批的逡逑用戶收集大量的數(shù)據(jù)并且耗費較長的時間。例如，交通檢測中，需要從大量逡逑車輛處收集分布的信息才能得出較為精準(zhǔn)可靠的信息。在空氣質(zhì)量檢測中也逡逑是如此。社群感知又可分為參與感知［８】和機會感知１３６］。參與感知是指用戶主逡逑動參與到感知過程中，即每次感知都是用戶主動發(fā)起并完成的，例如用戶輸逡逑入一些數(shù)據(jù)或進行拍照并上傳等動作。機會感知是指用戶無意識進行感知的逡逑過程，例如手機定時上傳一些傳感數(shù)據(jù)。群智感知屬于社群感知。逡逑２．１．３眾包逡逑眾包（Ｃｒｏｗｄｓｏｕｒｃｉｎｇ）是當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)社交中協(xié)作互助的一種體現(xiàn)，眾包的逡逑

邐群智感知系統(tǒng)中基于契約理論的激勵機制研究邐逡逑Ｗｅｂ邋應(yīng)用（Ｍｏｂ丨ｌｅ邋Ｗｅｂ邋Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．）、互聯(lián)網(wǎng)支付（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ邋Ｐａｙｍｅｎｔ）等。與眾逡逑包相比，一方面，眾包２．０更加關(guān)注質(zhì)量，尋求在拆解分配任務(wù)時，可以尋逡逑求到更適合本任務(wù)的人群。并且，由于移動端ＡＰＰ，大數(shù)據(jù)的發(fā)展，眾包２．０逡逑能更高效地完成任務(wù)，降低完成難度，所以眾包２．０可謂又好又快。逡逑２．１．４激勵機制逡逑激勵機制是群智感知中可以有效解決收集數(shù)據(jù)數(shù)量不足、質(zhì)量不佳問題逡逑的一個解決方法。可以根據(jù)傳感時間、所使用的技術(shù)、報價方式、激勵目的逡逑等不同分類標(biāo)準(zhǔn)對其進行劃分。激勵機制的設(shè)計需要根據(jù)所使用的場景以及逡逑發(fā)布者希望達到的目的進行設(shè)計。如圖２－２是激勵機制按照不同分類標(biāo)準(zhǔn)的逡逑分類圖。逡逑

如圖２－３所示為群智感知系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。群智感知系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中部分，即任務(wù)發(fā)布、感知數(shù)據(jù)、上傳數(shù)據(jù)、激勵機制、數(shù)據(jù)分析［５２］。群智感知架構(gòu)細分為五層，分別是感知層、數(shù)據(jù)傳輸層、數(shù)據(jù)收集處理層、應(yīng)用層ｔ５＇感知層是整個群智感知系統(tǒng)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)傳輸移動互聯(lián)網(wǎng)將感知數(shù)據(jù)上傳到云平臺。數(shù)據(jù)收集層包含激勵、任務(wù)分據(jù)存儲等功能。數(shù)據(jù)處理層包含數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合等功用層通過各類ＡＰＰ應(yīng)用和Ｗｅｂ網(wǎng)頁來為用戶提供各類服務(wù)。各個部了群智感知不同的功能和步驟，它們共同保證了群智感知的順利進行，部分都有其需要解決的問題和改進的地方。逡逑１３逡逑

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本文編號：2798818