資料介紹
任務(wù)分發(fā)作為實(shí)現(xiàn)群智感知的重要環(huán)節(jié),為了激勵(lì)更多用戶(hù)參與數(shù)據(jù)的采集和共享,已有研究通常利用機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任務(wù)擴(kuò)散并降低參與者的執(zhí)行成本,但在節(jié)點(diǎn)選擇過(guò)程中并未充分考慮感知任務(wù)的多樣性將對(duì)節(jié)點(diǎn)接觸時(shí)間、參與數(shù)量、感知區(qū)域類(lèi)型等帶來(lái)的挑戰(zhàn)?;诖?,該文利用城市中公交載體的軌跡可預(yù)測(cè)、活動(dòng)覆蓋范圍大、乘客節(jié)點(diǎn)自主聚集且交互時(shí)間有保證等優(yōu)勢(shì),提出了一種基于公交系統(tǒng)的任務(wù)差異化分發(fā)方法。首先,利用泰森多邊形的劃分思想,實(shí)現(xiàn)感知任務(wù)與目標(biāo)區(qū)域的合理覆蓋。其次,對(duì)感知區(qū)域內(nèi)一定預(yù)算約東下的任務(wù)差異化分發(fā)問(wèn)題進(jìn)行分析,并分別提出了兩種分發(fā)算法:基于覆蓋差異的分發(fā)算法(COV-DA)和基于擴(kuò)散差異的分發(fā)算法(SPR-DA)。最后,利用真實(shí)數(shù)據(jù)集,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)從分發(fā)準(zhǔn)確性和平均移動(dòng)距離對(duì)兩種算法的性能進(jìn)行比較分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SPR-DA算法具有更好的分發(fā)準(zhǔn)確性,而使用 COV-DA算法時(shí),移動(dòng)節(jié)點(diǎn)在完成任務(wù)時(shí)則需要更短的移動(dòng)距離。
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