基于Q-learning的移动群智感知任务分配算法

摘要：

移动群智感知环境中的任务分配是工作流研究领域中一个新方向,为解决应用任务在移动智能用户间的合理调度与分配,本文将机器学习中的Q-learning方法引入到工作流任务分配问题中,提出一种针对多目标的强化贪婪迭代方法.该算法从宏观层面上通过强化学习的每一次探索进行学习优化,微观层面上通过贪心算法为每一次迭代选择局部最优解,增强了算法的性能.对比其他3种算法,所提算法不但能降低时间和能耗开销,而且收敛速度较快,能够提高感知效率,可作为移动群体感知的工作流调度问题走向智能化的一种尝试.

关键词：移动群智感知、Q-learning方法、任务分配、算法

所属期刊栏目：24

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61572162,61272188,61702144;浙江省重点研发计划资助项目2018C01012;浙江省自然科学基金资助项目LQ17F020003

在线出版日期：2018-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1774-1783