【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机数据处理，更为具体地说是指基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法。
技术介绍
1、近年来，随着物联网技术的快速发展，各种移动设备纷纷嵌入了麦克风、gps、摄像头和陀螺仪等多种传感器，人们可以在日常生活中利用这些设备感知周围环境数据，群智感知作为一种新兴的数据感知范式应运而生。群智感知主要是将感知任务外包给大量不特定的个体用户，充分利用他们固有的移动性和移动设备的多种传感能力，从而能够以较低的成本完成大规模的数据采集。由于其成本低、灵活性高等优势，群智感知在环境监测、交通数据采集和医疗保健等诸多领域得到了广泛应用。
2、虽然群智感知技术能够解决许多问题，但目前该技术仍面临用户参与度不足和数据质量不稳定的限制。因此，已经有研究提出了一些激励模型。例如，有人提出了以用户为中心的激励模型，在对用户成本给予补偿的同时，其主要目的在于寻求最优的用户集合以达到平台效用最大化的目的；也有人考虑任务与位置的相关性，以最小化平台成本为目的选择支付代价最小的用户作为赢标者。这些做法主要强调了单一目标的重要性，忽视了其余目
【技术保护点】
1.基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于：所述步骤1中的多目标群智感知系统由一个平台和N个用户组成，买家的预算为B，其需要在指定区域收集一段时间内的噪声数据；平台在接收到该任务后，首先将整个感知区域划分为一组网格，Z表示网格集合，每个网格j∈Z都有一个权重wj，表示该网格的重要性；将整个感知过程T划分为若干个阶段，用户在每个感知阶段开始时向平台提交当前位置和执行任务的报价bi；平台根据给定信息选择合适的用户加入获胜集W，并在获胜的用户执行任务...
【技术特征摘要】
1.基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于：所述步骤1中的多目标群智感知系统由一个平台和n个用户组成，买家的预算为b，其需要在指定区域收集一段时间内的噪声数据；平台在接收到该任务后，首先将整个感知区域划分为一组网格，z表示网格集合，每个网格j∈z都有一个权重wj，表示该网格的重要性；将整个感知过程t划分为若干个阶段，用户在每个感知阶段开始时向平台提交当前位置和执行任务的报价bi；平台根据给定信息选择合适的用户加入获胜集w，并在获胜的用户执行任务后支付相应报酬pi，用ci表示用户i执行任务的真实成本，该值是私密信息只有用户自己知道；用户效用定义为支付与其真实成本之间的差额，用户i的效用计算公式如下：
3.如权利要求2所述的基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于：定义用户访问矩阵vt(w)表示为获胜用户在当前时隙t之前是否访问过特定网格，其中每一行代表一个获胜的用户，每列表示用户是否访问过该网格：vij∈{0，1}，即如果网格j被用户i访问过，则vij＝1，否则vij＝0；直到当前时间t，即使用户i多次访问网格j，vij仍然计数1；平台效用定义为平台的收益减去支付给获胜用户的报酬，平台的收益由区域覆盖收益和数据质量收益组成，区域覆盖率表示为获胜者访问的网格数量与轨迹时间范围内所有网格区域数量之比：平台从任务区域覆盖中获得的覆盖收益定义为：)，用于控制区域覆盖收益梯度的系统参数，用对数函数来描述平台收益边际递减的规律；定义用户声誉为用户提交的历史数据质量的平均值，用户声誉矩阵：其中，表示用户i在当前时刻t之前提交的数据质量平均值；平台从用户提交的数据中获得的数据质量收益为：为用户i在时刻，提交的数据质量，为控制数据质量收益梯度的系统参数；平台效用表示为：<...
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