隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的高速發(fā)展,內(nèi)置豐富傳感器的移動(dòng)智能終端得到了廣泛關(guān)注和普及,群智感知已成為一種新型的信息收集、分享和探測(cè)的感知模式,并被廣泛應(yīng)用到人們?nèi)粘Ｉ钪械闹T多領(lǐng)域。盡管群智感知在近幾年取得了一系列的研究成果和進(jìn)展,但是諸如參與者數(shù)量不足和感知數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題嚴(yán)重阻礙了群智感知的健康發(fā)展,其根本原因在于系統(tǒng)缺乏針對(duì)此類行為實(shí)施恰當(dāng)?shù)膽土P。因此,設(shè)計(jì)科學(xué)的激勵(lì)機(jī)制從而有效激勵(lì)用戶積極參與感知工作并努力貢獻(xiàn)高質(zhì)可靠的感知數(shù)據(jù)是必要且迫切的。針對(duì)眾包競(jìng)爭(zhēng)困境問題,同時(shí)實(shí)現(xiàn)合作與剝削,為用戶提供足夠的激勵(lì)力度促使其提供高質(zhì)量服務(wù)的同時(shí)最大化請(qǐng)求者收益;結(jié)合用戶的異構(gòu)屬性,建立兩階段非對(duì)稱眾包競(jìng)爭(zhēng)困境博弈模型;采用二元評(píng)級(jí)標(biāo)簽以及二元定價(jià)機(jī)制設(shè)計(jì)評(píng)級(jí)協(xié)議,對(duì)于不同評(píng)級(jí)的用戶根據(jù)其當(dāng)前評(píng)級(jí)和所選策略分配不同的評(píng)級(jí)從而更新下一個(gè)時(shí)間片的評(píng)級(jí),并給予不同的報(bào)酬;通過差別獎(jiǎng)懲促使低評(píng)級(jí)用戶的收益轉(zhuǎn)移至高評(píng)級(jí)用戶,在某種程度上降低了不完美監(jiān)聽所引發(fā)的系統(tǒng)收益損失;基于線性規(guī)劃圖解法求解局部最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù),進(jìn)而獲得全局最優(yōu)設(shè)計(jì)參數(shù)并最大化社會(huì)收益;最后,設(shè)計(jì)低復(fù)雜度算法計(jì)算出最優(yōu)... 

【文章頁數(shù)】：89 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

所提評(píng)級(jí)協(xié)議示意圖

設(shè)計(jì)參數(shù)與固定參數(shù)的關(guān)系：(a);(b);(c);(d);(e);(f);(g);(h)

固定參數(shù)對(duì)于社會(huì)收益的影響：(a);(b);(c);(d);(e);(f);(g);(h)


本文編號(hào)：3668025