近日,，煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院群智感知團(tuán)隊(duì)在國際著名期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics和IEEE Transactions on Computational Social Systems上分別發(fā)表學(xué)術(shù)論文“Data-Driven Many-Objective Crowd Worker Selection for Mobile Crowdsourcing in Industrial IoT”“A Reinforcement Learning Based Incentive Mechanism for Task Allocation under Spatio-temporal Crowdsensing”。
系列成果以物聯(lián)網(wǎng)（IoT）快速發(fā)展和5G網(wǎng)絡(luò)快速普及背景下的移動(dòng)眾包（MCS）為研究對象，對其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)——任務(wù)分配如何在有限的預(yù)算下盡可能提高任務(wù)完成率展開研究,。該成果首先針對請求者預(yù)定任務(wù)執(zhí)行和工人在線的場景,，提出一種基于時(shí)間和位置約束的任務(wù)預(yù)分配方法（ORTA），在優(yōu)化模型（OPTA）的基礎(chǔ)上,，篩選出預(yù)離開任務(wù)集,。其次，提出基于Q-learning算法的激勵(lì)機(jī)制,，確定預(yù)離開目標(biāo)任務(wù)并對其增加報(bào)酬,，激勵(lì)眾包工人參與任務(wù)，從而提高任務(wù)完成率,。最后,，通過在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的對比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了提出方法的性能。圖1為系統(tǒng)總體框架圖,。
圖1.系統(tǒng)總體框架圖
此外,，為進(jìn)一步驗(yàn)證群智感知的多空間環(huán)境適用性，團(tuán)隊(duì)基于“天算星座”衛(wèi)星聯(lián)調(diào)平臺(tái),，對所提算法成功進(jìn)行星載測試,。“天算星座計(jì)劃”部署的“北郵一號”衛(wèi)星已于2023年1月成功發(fā)射并順利入軌,。衛(wèi)星發(fā)射之前,，團(tuán)隊(duì)與北京郵電大學(xué)衛(wèi)星團(tuán)隊(duì)對接并部署實(shí)驗(yàn)環(huán)境，基于衛(wèi)星聯(lián)調(diào)平臺(tái)（圖2）配置的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)上網(wǎng)功能,，完成算法的實(shí)時(shí)驗(yàn)證與調(diào)試操作,。具體操作的核心部件為樹莓派終端（圖3），經(jīng)過此終端的測試數(shù)據(jù)會(huì)直接輸出到指定文檔中,，將本地實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與終端輸出數(shù)據(jù)的結(jié)果進(jìn)行對比,，完成星載測試。
下一步,，煙臺(tái)大學(xué)“天算星座”華東地面站建成后,，將為各科研單位提供產(chǎn)學(xué)研一體化的空天計(jì)算在軌試驗(yàn)開放源平臺(tái)，進(jìn)一步推動(dòng)空天一體化網(wǎng)絡(luò)和衛(wèi)星計(jì)算技術(shù)的研發(fā),。
圖2.衛(wèi)星聯(lián)調(diào)設(shè)備外觀
圖3.樹莓派終端
（a） （b）
（c） （d）
圖4.本地實(shí)驗(yàn)部分運(yùn)行結(jié)果圖
原文鏈接
https://ieeexplore.ieee.org/document/9420265
https://ieeexplore.ieee.org/document/10098711
來稿時(shí)間：4月24日 審核：曲世金 責(zé)任編輯：徐揚(yáng)
