“t-时隙k-覆盖”群智感知任务的参与者选择方法

随着无线网络技术和移动智能终端的快速发展和普及,对群智感知的研究受到越来越多相关科研工作者的关注。群智感知利用众包的思想,将任务分配给拥有移动设备的用户(即感知任务的参与者),用户分别上传自己使用移动设备感知到的数据。参与者的选择直接决定了收集信息的质量和相关耗费。选择尽可能少的参与者来接受感知任务,达到对指定地点集合的时空覆盖这一质量要求,就显得至关重要。首先定义了“t-时隙k-覆盖”群智感知任务,以最小代价完成该类任务是NP-hard问题。通过特殊的构造技巧,在问题规模较小时可以用线性规划进行求解,但随着问题规模的增大,线性规划越来越力不从心,因此提出了基于贪心策略的参与者选择算法。在给定移动用户CDR信息的基础上,实验模拟了以上两种参与者选择方法。实验结果表明,在问题规模较小时,以上两种方法均可找出参与者集合,满足覆盖要求,贪心策略的结果大约是线性规划的两倍；在问题规模变大后,线性规划会出现不可求解的情况,而贪心策略依然可以得到近似最优结果。

Participant Selection Algorithm for t-Sweep k-Coverage Crowd Sensing Tasks