基于博弈共识的异构多智能体分布式强化学习方法

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作者 何杏宇 高锦 杨桂松 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第9期2676-2682,共7页

现有的异构多智能体分布式强化学习方法往往采用统一的状态和动作空间定义,很难体现异构智能各自的特点,且无法实现异构智能体对任务环境的自适应优势互补与竞争。然而采用差异化的状态和动作空间定义又会给异构智能体之间的共识带来挑... 现有的异构多智能体分布式强化学习方法往往采用统一的状态和动作空间定义,很难体现异构智能各自的特点,且无法实现异构智能体对任务环境的自适应优势互补与竞争。然而采用差异化的状态和动作空间定义又会给异构智能体之间的共识带来挑战。为了实现异构多智能体的协同工作,针对车机异构协同场景提出一种基于博弈共识的异构多智能体分布式强化学习方法。首先,为了实现车机自适应能耗互补,该方法为无人机定义了区别于车辆的分层动作策略网络,其中,上层动作可以实现无人机在执行任务和充电行为之间的自适应切换,充电行为对应的底层动作是对辅助无人机充电的车辆进行选择。另外,为了在交通拥塞情况下发挥车机各自的差异化竞争优势,该方法设计基于GS(Gale-Shapley)算法的博弈共识机制,定义与拥堵参数相关的激励因子以实现对车机的差异化任务参与引导,并根据激励因子进一步进行成本估计,以最终实现任务执行效率和平台成本的双重优化。实验结果表明,相比于现有方法,该方法在完成所有任务时所需的时间平均减少了7.58%,智能体的能量消耗平均降低了10.05%,证明该方法在效率和能耗方面更具优势。 展开更多

关键词 异构智能体 任务分配 博弈论 强化学习

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无线传感器网络能量感知增强树型路由协议研究 被引量：5

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作者 何杏宇 周亦敏 +1 位作者 杨桂松 王伟 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期551-556,共6页

现有的无线传感器网络路由协议普遍采用设定固定最小能量阈值的方法来避免低剩余能量的节点被选为数据转发节点,以防止因节点过早死亡而导致的网络结构破坏。然而这种方法缺乏应用灵活性。在本研究提出的能量感知增强树型路由协议中,设... 现有的无线传感器网络路由协议普遍采用设定固定最小能量阈值的方法来避免低剩余能量的节点被选为数据转发节点,以防止因节点过早死亡而导致的网络结构破坏。然而这种方法缺乏应用灵活性。在本研究提出的能量感知增强树型路由协议中,设定了随着网络整体能量下降而动态变化的节点剩余能量阈值,以使得网络中所有节点的能量均衡下降,且采用了同质化加权求和的方法将邻居节点节省的路由跳数和剩余能量同时考虑进路由决策过程。最后,实验结果显示该协议可进一步提高网络稳定性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 能量感知增强树 动态剩余能量阈值 同质化加权求和

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融合SEIR与LSTM模型的传染病预测研究 被引量：4

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作者 杨桂松 高炳涛 +1 位作者 何杏宇 瞿国庆 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期1887-1894,共8页

针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题,提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先,通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性... 针对现有的传染病预测模型未充分考虑时间序列的复杂度且预测性能不稳定等问题,提出一种基于传染病动力学模型SEIR与长短时记忆网络(LSTM)的传染病组合预测模型.首先,通过计算Pearson相关系数分析气候因素与传染病新增人数之间的相关性;其次,通过FE(Fuzzy Entropy)算法提取序列的局部特征且保证序列的平稳性,降低时间序列的复杂度,提升时间序列的可预测性;最后,根据传染病特点,构建SEIR模型分析不同人群传播情况,并结合LSTM模型实现大幅度提升传染病预测精度.仿真结果表明,相较于传统的模型算法,本文提出的混合模型能保证预测的平稳性并实现更高的预测精度,同时,本文使用该混合模型在不同的干预策略下进行预测,表明了提早采取防控措施对遏制传染病传播的重要性. 展开更多

关键词 传染病 Pearson相关系数 FE算法 SEIR模型 LSTM模型

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基于图神经网络和多主体评价的教学资源推荐 被引量：10

4

作者 何杏宇 周易歆 +1 位作者 罗东旭 杨桂松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期13-22,共10页

在现有的教学资源推荐系统中算法和模型不断进步,但推荐策略仍然停留在学生偏好分析或内容相关性计算两方面,忽略了教学资源推荐中授课教师对教学目标的掌控以及企业导师的实践价值引导作用。为此,提出一种基于图神经网络和多主体评价... 在现有的教学资源推荐系统中算法和模型不断进步,但推荐策略仍然停留在学生偏好分析或内容相关性计算两方面,忽略了教学资源推荐中授课教师对教学目标的掌控以及企业导师的实践价值引导作用。为此,提出一种基于图神经网络和多主体评价的教学资源推荐方法,综合考虑学生、教师和企业导师3个主体的评价,并解决多主体评价导致的小样本问题。首先,构建包含教学资源和知识点的异质图,通过异质图嵌入分别获取教学资源和知识点的特征向量表征,计算教学资源与知识点的相关性;然后,设计多主体评价机制,分别制定针对学生、教师和企业导师3个不同主体的细粒度评价指标,利用基于图神经网络的小样本学习(GNN-FSL)模型获取不同主体对教学资源的评分向量估计;最后,利用注意力机制来综合不同主体的评分向量估计以及教学资源与知识点的相关性对推荐结果的影响。实验结果表明,该方法在小样本训练中具有较好的评分向量估计准确度优势,并且融合多个主体评价和增加细粒度多主体评价指标的两大措施均对提升推荐准确度和学习成绩具有显著作用。 展开更多

关键词 教学资源推荐 图神经网络 评价 多主体 小样本

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基于多根多树结构的多播传感器网络编码方法 被引量：1

5

作者 何杏宇 周亦敏 杨桂松 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第12期111-114,共4页

针对现有无线传感器网络结构中数据流向单一且多播网络编码实施过程复杂的缺陷,提出了一种基于多根多树(MRMT)结构的多播网络编码方法。利用基于位置和链接关系的父节点选择算法构建MRMT结构,为每个节点提供多个数据流向,利用能量相关的... 针对现有无线传感器网络结构中数据流向单一且多播网络编码实施过程复杂的缺陷,提出了一种基于多根多树(MRMT)结构的多播网络编码方法。利用基于位置和链接关系的父节点选择算法构建MRMT结构,为每个节点提供多个数据流向,利用能量相关的MRMT链接矩阵快速地获取源节点到目的节点的多条能量相关的分离路径,从而使得多播编码方式可以在MRMT结构上简单地实施。实验结果显示:该方法不仅促进了能耗均衡,延长了网络寿命,而且提高了网络带宽。 展开更多

关键词 无线传感器网络 多播网络编码 父节点选择算法 树地址 分离路径

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融合CNN与BiLSTM模型的短期电能负荷预测 被引量：5

6

作者 杨桂松 高炳涛 何杏宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第9期2253-2260,共8页

针对卷积神经网络(CNN)在捕捉预测序列间历史相关性方面的不足以及在变量复杂情况下出现的无法精准提取预测关键信息的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与卷积神经网络结合的CNN-BiLSTM模型.首先,采用数据预处理方法保证数据... 针对卷积神经网络(CNN)在捕捉预测序列间历史相关性方面的不足以及在变量复杂情况下出现的无法精准提取预测关键信息的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与卷积神经网络结合的CNN-BiLSTM模型.首先,采用数据预处理方法保证数据的正确性和完整性,并对数据进行分析以探究多变量之间的相关性;其次,通过CNN与L1正则化对多维输入特征进行特征筛选,选取与预测相关的重要性特征向量;最后,使用BiLSTM对CNN输出的关键特征信息进行保存,形成向量与预测序列,并通过分析时序特征的潜在特点,提取用户的内在消费模式.实验比较了该模型与其他时序模型在不同时间分辨率下的预测效果,实验结果表明,CNN-BiLSTM模型在不同的回望时间间隔下表现出了最佳的预测性能,能够实现更好的短期负荷预测. 展开更多

关键词 卷积神经网络 双向长短期记忆网络 特征筛选 CNN-BiLSTM模型 短期负荷预测

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卫星物联网中联合资源分配的边缘计算卸载策略 被引量：3

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作者 杨桂松 陶挺 +1 位作者 何杏宇 杜平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2544-2550,共7页

卫星物联网通过引入边缘计算技术将计算能力下沉至靠近用户的边缘服务器上,使用户的服务质量得到了提升.然而计算资源有限的边缘服务器在面对大量的突发卸载任务时可能会出现过载的情况,导致任务的处理时延增加.本文将上述问题转化为马... 卫星物联网通过引入边缘计算技术将计算能力下沉至靠近用户的边缘服务器上,使用户的服务质量得到了提升.然而计算资源有限的边缘服务器在面对大量的突发卸载任务时可能会出现过载的情况,导致任务的处理时延增加.本文将上述问题转化为马尔可夫决策过程下的最优策略问题,提出了一种基于D 3PG(Dueling Double Deterministic Policy Gradients)的联合资源分配的边缘计算卸载算法.该算法利用Double Q-learning思想和Dueling架构重新设计了DDPG(Deep Deterministic Policy Gradients)算法中的价值网络,以提高计算卸载决策的准确性.仿真结果表明,与传统的算法相比,该算法能有效降低系统的平均时延和能量消耗,提高任务的完成率. 展开更多

关键词 卫星物联网 边缘计算 计算卸载 资源分配 深度强化学习

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卫星物联网中面向多类型任务的计算卸载策略 被引量：1

8

作者 杨桂松 李相霏 何杏宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期3441-3446,共6页

边缘计算与卫星物联网相融合,可以将本地物联网设备产生的任务在靠近边缘端进行处理,极大地缓解了本地物联网设备的计算压力。然而,鉴于卫星物联网中计算任务具有多样性,由于任务特性不同需求也不同,针对每一种任务类型部署一套计算卸... 边缘计算与卫星物联网相融合,可以将本地物联网设备产生的任务在靠近边缘端进行处理,极大地缓解了本地物联网设备的计算压力。然而,鉴于卫星物联网中计算任务具有多样性,由于任务特性不同需求也不同,针对每一种任务类型部署一套计算卸载策略会导致计算资源的浪费。此外,由于卫星物联网中计算任务产生具有随机性,如果仅考虑系统短期优化会导致计算设备的计算资源利用不足,进一步导致任务处理时延的增加。为解决上述问题,提出了一种基于DQN(deep Q-network)多类型任务计算卸载策略,该策略引入排队论以最小化长期系统任务处理平均时延,并且为提升模型训练结果,在训练阶段重新设计了探索机制。最后,大量仿真结果表明,与其他卸载策略相比,所提策略能有效降低系统任务处理的平均时延。 展开更多

关键词 边缘计算 卫星物联网 计算卸载 深度强化学习 排队论

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基于作用力模型的传感器网络簇型协议

9

作者 何杏宇 杨桂松 周亦敏 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第11期125-128,共4页

现有的无线传感器网络簇型算法忽视了簇头和簇成员之间的通信代价不均衡和"孤立簇头"等问题。提出了一种基于作用力模型的移动簇型协议,该协议在簇头选举时兼顾节点剩余能量和节点密度;在簇头选举后,该协议使簇头节点根据基... 现有的无线传感器网络簇型算法忽视了簇头和簇成员之间的通信代价不均衡和"孤立簇头"等问题。提出了一种基于作用力模型的移动簇型协议,该协议在簇头选举时兼顾节点剩余能量和节点密度;在簇头选举后,该协议使簇头节点根据基于簇成员剩余能量和距离的作用力模型自适应移动,以均衡簇头和簇成员之间的通信代价。另外,为了实现簇头节点之间的全连通,提出了中继节点选举算法。实验结果显示:该协议能够有效地均衡网络能耗,进一步提高网络稳定性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 簇型协议 作用力模型 通信代价 中继节点选举

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基于子网融合的多智能体系统自组网连通性恢复方法

10

作者 何杏宇 余萍萍 杨桂松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第10期3135-3140,共6页

在受损的多智能体自组网中,在维持现有连通结构的前提下快速恢复全连通极具挑战性。为此,提出一种基于子网融合的多智能体系统自组网连通性恢复方法。首先,该方法设计基于网络故障探测的子网划分算法来确定系统中的故障节点以及子网割... 在受损的多智能体自组网中,在维持现有连通结构的前提下快速恢复全连通极具挑战性。为此,提出一种基于子网融合的多智能体系统自组网连通性恢复方法。首先,该方法设计基于网络故障探测的子网划分算法来确定系统中的故障节点以及子网割裂情况。其次,该方法在子网内部署领航-追随者的主从移动模型,从而维持子网内部的稳定性。最后,该方法设计基于强化学习的子网融合算法,根据建立强化学习模型来进行领航者选举,依据智能体移动距离和智能体能量消耗设计奖励函数,引导子网完成周期性领航者选举的动作,领航者带领追随者移动实现子网之间的融合,从而实现全网连通性恢复。实验结果表明,相比于现有方法,该方法在实现连通恢复时所需的时间平均减少了11.3%,系统所产生的能量消耗平均降低了10.58%,证明该方法在效率和能耗方面更具优势。 展开更多

关键词 多智能体系统 连通性恢复 领航-追随者 强化学习

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基于目标引导的电子实验渐进创新教学法 被引量：8

11

作者 谭爱国 顾秋洁 +1 位作者 何杏宇 江霓 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2016年第5期225-227,256,共4页

针对电子实验教学的现状,提出以系统实验为主线的电子实验阶段渐进创新教学法,构建以基本操作能力、自主设计能力和综合创新能力培养的三层实践教学体系。通过贯穿式实验教学模式,让学生将所学的课程结合起来,激发学生主动学习兴趣,逐... 针对电子实验教学的现状,提出以系统实验为主线的电子实验阶段渐进创新教学法,构建以基本操作能力、自主设计能力和综合创新能力培养的三层实践教学体系。通过贯穿式实验教学模式,让学生将所学的课程结合起来,激发学生主动学习兴趣,逐步培养学生的综合素质与创新能力。 展开更多

关键词 目标引导 系统实验 实验教学 创新能力

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面向新工科建设的跨学科嵌入式实验教学 被引量：27

12

作者 何杏宇 杨桂松 周亦敏 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第10期182-186,共5页

近年来,跨学科研究成为科学创新的重要驱动力,教育部在积极推进新工科建设的同时,提倡学科教学交叉融合。为此,通过在企业以及学校内部开展交叉创新现状和氛围的调查以剖析传统嵌入式实验教学的局限性,并从教学内容和教学形式两方面探... 近年来,跨学科研究成为科学创新的重要驱动力,教育部在积极推进新工科建设的同时,提倡学科教学交叉融合。为此,通过在企业以及学校内部开展交叉创新现状和氛围的调查以剖析传统嵌入式实验教学的局限性,并从教学内容和教学形式两方面探究跨学科嵌入式实验教学将要面临的挑战,阐述了有针对性地实施教学内容多样化以及教学形式层次化、项目化和实战化的教学改革,以构建新的跨学科嵌入式实验教学体系。通过成效分析证明该体系有利于培养学生跨学科自主创新的能力以及增强学生合作创新的协同能力。 展开更多

关键词 新工科 跨学科 嵌入式实验教学

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面向新工科的物联网工程实践教学模式探索 被引量：35

13

作者 杨桂松 彭志伟 何杏宇 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2020年第8期160-165,共6页

随着我国经济转型和产业升级,教育部积极推进高等教育改革,提出建设新工科。新工科具有融合、创新和共享等特点。探索了在新工科背景下的物联网工程自适应实践教学模式,在该模式中,设计多学科交叉融合的课程体系,夯实专业基础,同时制定... 随着我国经济转型和产业升级,教育部积极推进高等教育改革,提出建设新工科。新工科具有融合、创新和共享等特点。探索了在新工科背景下的物联网工程自适应实践教学模式,在该模式中,设计多学科交叉融合的课程体系,夯实专业基础,同时制定培养创新能力的教学方案,提升学生的实践能力以及创新意识,并进一步提供多方位育人机制,整合教学资源,优化教学氛围。另外,该教学模式建立学生学习风格档案,用于指导个性化教与学,促进教学质量和效率的提高。 展开更多

关键词 新工科 多学科交叉融合 创新能力 多方位育人 学习风格档案

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面向单任务质量保障的移动群智感知任务分配 被引量：2

14

作者 杨桂松 吴笑天 +1 位作者 高丽 何杏宇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期45-54,共10页

在移动群智感知中,现有的任务分配方法大多关注平台的整体感知质量,未充分考虑任务对工人、预算等资源的竞争,无法有效保障大规模任务分配场景下每个任务的感知质量,从而导致平台资源利用率降低。针对该问题,提出一种面向单任务质量保... 在移动群智感知中,现有的任务分配方法大多关注平台的整体感知质量,未充分考虑任务对工人、预算等资源的竞争,无法有效保障大规模任务分配场景下每个任务的感知质量,从而导致平台资源利用率降低。针对该问题,提出一种面向单任务质量保障的任务分配方法。为高效利用平台预算,考虑任务的难度和位置以及工人的设备能耗和理性因素,设计平台的激励成本。为保障每个任务的感知质量,考虑任务间的资源竞争情况并设计2种衡量指标,分别是从任务的角度根据差异化感知质量需求设计任务覆盖效率,以及从工人的角度基于最大熵原理设计工人利用效率,将这2种衡量指标相结合作为平台的系统效用,在平台资源有限的情况下以平台系统效用最大化为优化目标,提出一种融合交叉和变异操作的天牛群(BSO)算法。实验结果表明,与PSO、GA等基线方法相比,BSO算法的系统效用最大值平均提升13.51%,寻优速度平均提高40.61%,利用该算法获取的具有最大系统效用的任务分配方案可以有效保障每个任务的感知质量。 展开更多

关键词 移动群智感知 任务分配 单任务质量保障 系统效用 天牛群算法

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边缘计算中基于马尔可夫决策过程的数据分流时间优化 被引量：6

15

作者 杨桂松 候玲 何杏宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第12期2626-2630,共5页

随着物联网的发展,大规模的数据传输增大了网络负载和数据分流时间.为了优化数据分流时间,本文在边缘计算的环境中,提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的分流节点选择策略.本文首先构建一个支持蜂窝和WiFi通信的网络模型,该模型由终端设备... 随着物联网的发展,大规模的数据传输增大了网络负载和数据分流时间.为了优化数据分流时间,本文在边缘计算的环境中,提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的分流节点选择策略.本文首先构建一个支持蜂窝和WiFi通信的网络模型,该模型由终端设备、分流节点和中心云构成,然后通过终端设备的位置和上传数据量的大小构建马尔可夫决策过程模型,最后,运用值迭代算法求解马尔可夫决策过程模型,得到最优分流节点选择策略,达到优化数据分流时间的效果.本文采用两组对比实验,大量实验结果表明本文所提策略在传输数据的同时,其数据分流时间比基准算法更短. 展开更多

关键词 边缘计算 马尔科夫决策过程 值迭代算法 数据分流

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面向延迟接受的移动群智感知多任务分配 被引量：7

16

作者 杨桂松 王不野 何杏宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2440-2444,共5页

针对现有任务分配策略的不足,提出了一种面向延迟接受的移动群智感知多任务分配策略。首先,基于平台和工人的不同需求,提出了一种方法实现任务和工人的双向匹配。其次,考虑到任务的紧急性,设计了一种混合延迟接受算法。最后,为了验证所... 针对现有任务分配策略的不足,提出了一种面向延迟接受的移动群智感知多任务分配策略。首先,基于平台和工人的不同需求,提出了一种方法实现任务和工人的双向匹配。其次,考虑到任务的紧急性,设计了一种混合延迟接受算法。最后,为了验证所提策略的性能,将其与两种基准的任务分配方法进行了比较。实验结果表明,所提任务分配策略在提高平台效用和工人满意度方面是有效的。 展开更多

关键词 移动群智感知 多任务分配 混合延迟接受算法

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无线传感器网络中基于节点连通性的机会路由 被引量：4

17

作者 杨桂松 梁听听 何杏宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第11期2380-2384,共5页

在无线传感器网络中,由于网络中各节点间存在的无法预测和不可靠的无线链路质量会直接造成节点间的不稳定的连通性,进一步影响数据传输的可靠性.针对该问题,提出了衡量网络中节点连通性的度量,并建立了网络模型,在此基础上,提出了基于... 在无线传感器网络中,由于网络中各节点间存在的无法预测和不可靠的无线链路质量会直接造成节点间的不稳定的连通性,进一步影响数据传输的可靠性.针对该问题,提出了衡量网络中节点连通性的度量,并建立了网络模型,在此基础上,提出了基于节点连通性的机会路由算法.该算法充分利用了机会路由的广播特性及优势,并结合节点连通性,选择候选转发集以及确定各候选节点的优先级别,以保证数据传输的可靠性.仿真结果表明,与其他相关路由算法相比,基于节点连通性的机会路由算法可以有效提高数据传输可靠性,降低数据传输过程中的能耗. 展开更多

关键词 无线传感器网络 链路质量 连通性 机会路由 可靠性

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基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配 被引量：7

18

作者 何杏宇 付冲 +2 位作者 杨桂松 赵子豪 李梓源 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第10期2989-2995,3007,共8页

在有限能耗下提高任务执行效率是无人机系统中一个关键问题,然而现有的无人机任务分配方法忽视任务与无人机巡航方向的相关性对能耗和时延的影响。为此,提出一种基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配方法,该方法包括任务筛选... 在有限能耗下提高任务执行效率是无人机系统中一个关键问题,然而现有的无人机任务分配方法忽视任务与无人机巡航方向的相关性对能耗和时延的影响。为此,提出一种基于任务与巡航方向相关性分析的无人机任务分配方法,该方法包括任务筛选和基于共识的冲突解决两个阶段。在第一阶段,该方法首先利用任务与无人机巡航方向的夹角为单个无人机筛选出无折返任务,然后提出兼顾能耗和时间紧迫性的任务筛选算法从无折返任务中筛选出交互前候选任务。在第二阶段,该方法在多个无人机交互候选任务列表后,根据任务在这多个无人机巡航方向上的能耗效用参数和时延评估值来解决它们之间的任务冲突。经实验验证,提出的方法能够获得更低的任务平均能耗和平均时延。 展开更多

关键词 无人机任务分配 相关性分析 巡航方向 能耗

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基于数据冗余控制的移动群智感知任务分配方法 被引量：7

19

作者 何杏宇 赵丹 +3 位作者 杨桂松 金子日 覃洋恺龙 汪琦沛 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2381-2387,共7页

移动群智感知系统中任务之间存在时空覆盖重叠性,这可能导致重复数据收集从而引发数据冗余问题,为此,提出了一种可同时控制任务内以及任务间数据冗余的任务分配方法。该方法首先提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的轨迹序列预测模型,对... 移动群智感知系统中任务之间存在时空覆盖重叠性,这可能导致重复数据收集从而引发数据冗余问题,为此,提出了一种可同时控制任务内以及任务间数据冗余的任务分配方法。该方法首先提出基于长短期记忆(LSTM)神经网络的轨迹序列预测模型,对任务参与者进行细分时空单元的轨迹序列预测,然后根据轨迹预测结果提出最小化数据冗余的优化模型。通过最小化时空单元的数据冗余度来控制单个任务内的数据冗余问题,并通过让单个任务参与者在时空单元中的感知数据被最大化重复利用来控制多个任务之间时空覆盖重叠性带来的数据冗余。实验结果表明,提出的任务分配方法可以有效地减少任务内及任务间的数据冗余。 展开更多

关键词 移动群智感知 数据冗余 轨迹序列预测 优化模型

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面向模糊逻辑控制的移动群智感知多任务分配 被引量：5

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作者 杨桂松 张杨林 何杏宇 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2020年第10期2068-2074,共7页

移动群智感知是一种新兴的感知范例,它采用参与者携带的移动设备感知实时信息.目前有关任务分配的大多数研究都缺乏计算实际参与者密度并对其进行详细分析的方法.在本文中,首先,基于参与者的出行时间和空间,采用模糊逻辑控制方法得到不... 移动群智感知是一种新兴的感知范例,它采用参与者携带的移动设备感知实时信息.目前有关任务分配的大多数研究都缺乏计算实际参与者密度并对其进行详细分析的方法.在本文中,首先,基于参与者的出行时间和空间,采用模糊逻辑控制方法得到不同时空的参与者密度.另外,根据参与者密度,我们可以计算在特定时空下的任务所需要的有效样本数量.然后,本文通过考虑任务的属性和参与者方因素,可以获得所有任务的效用.最后,本文提出了一种全局贪婪算法来分配任务,以确保最大化所有任务的效用.仿真结果表明,在不同时空的任务数量、参与者数量以及参与者承载的最大工作负载的情况下,本文提出的全局贪婪算法在最大化所有任务的效用方面均优于其他基准算法. 展开更多

关键词 移动群智感知 参与者密度 模糊逻辑 全局贪婪

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