發(fā)布時(shí)間：2019-05-30 00:20

【摘要】：群智感知技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了人群感測(cè)作用的最大化,作為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的核心技術(shù)之一,對(duì)于感知參與者的位置和軌跡不確定性的問(wèn)題造成群智感知數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性較差,為此,提出了一種基于空間任務(wù)分配的移動(dòng)群智任務(wù)分配算法。該算法采用動(dòng)態(tài)和自適應(yīng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方案獲取最優(yōu)的模式來(lái)解決感知?jiǎng)討B(tài)化問(wèn)題;算法基于公開(kāi)歷史軌跡的移動(dòng)模型(基于馬爾可夫模型),根據(jù)初始任務(wù)按照貝葉斯推理來(lái)估算下一位置,基于該算法的數(shù)據(jù)采集策略可以實(shí)現(xiàn)有本地服務(wù)引導(dǎo)未來(lái)數(shù)據(jù)的收集,從而完成整個(gè)感知的回路反饋。所提出的任務(wù)分配被證明基于不確定軌跡的移動(dòng)群智感知任務(wù)分配是有效的。
[Abstract]:The application of group intelligence perception technology realizes the maximization of crowd sensing function. As one of the core technologies of social network research, the real-time performance of group intelligence perception data is poor because of the uncertainty of the position and trajectory of perceived participants. In this paper, a mobile group intelligent task allocation algorithm based on spatial task allocation is proposed. In this algorithm, dynamic and adaptive data-driven schemes are used to obtain the optimal pattern to solve the problem of perceptual dynamics. The algorithm is based on the moving model of open historical trajectory (based on Markov model) and estimates the next position according to the initial task according to Bayesian reasoning. The data acquisition strategy based on this algorithm can realize the collection of future data guided by local services, so as to complete the loop feedback of the whole perception. The proposed task assignment is proved to be effective based on uncertain trajectory.
【作者單位】： 國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心;
【分類(lèi)號(hào)】：TP18

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