群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型

摘要：

随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针对此问题,利用社会移动群体规律性的自主聚集、活动范围大等特点,提出一种面向社会移动群体的群智感知参与者选择优化模型.利用密度聚类算法根据同类任务的位置进行划分得出聚类中心,实现任务子区域所属地铁站点的划分.包括基于用户激励成本的参与者优化算法和基于用户数量的参与者优化算法.仿真结果表明,与同类算法相比可以消耗更低的系统资源选择出参与者数量更少的任务分发方案.

关键词：数据驱动、群智感知、密度聚类、优化算法

所属期刊栏目：39

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省自然科学基金重点项目;湖南省社会科学基金重点项目;湖南省社会科学成果评审委员会课题重点项目;湖南省学位与研究生教育改革研究基金资助项目

在线出版日期：2022-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：343-351