【摘 要】
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越高的数据质量要求对应越高的感知成本,如何权衡质量与成本是当前移动群智感知任务分配问题的研究热点之一。研究了保证最低数据质量要求的位置相关在线多任务分配问题,以最
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京信息科技大学计算机学院,北京信息科技大学感知与计算智能联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61502040),北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划青年拔尖人才培育计划资助项目(CIT&TCD201804055),网络文化与数字传播北京市重点实验室资助项目(ICDDXN001),北京信息科技大学“勤信英才”培养计划资助项目资助
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越高的数据质量要求对应越高的感知成本,如何权衡质量与成本是当前移动群智感知任务分配问题的研究热点之一。研究了保证最低数据质量要求的位置相关在线多任务分配问题,以最小化总体感知成本为优化目标,将数据质量要求量化为不同执行节点的个数;提出了一种基于划分的贪心算法,其主要思想是以执行节点的初始位置为圆心、以节点最远移动意愿为半径生成圆盘,然后从圆盘覆盖到的任务集合中选出合适的任务子集作为相应执行节点的待执行任务集。根据实验仿真,与GGA-I算法相比,所提算法在相同运行时间下,总体感知成本降低12.7%;在相近计
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