本發(fā)明涉及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和算法博弈論的交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)方法。

背景技術(shù)：

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、嵌入式傳感器等技術(shù)的發(fā)展，智能手機(jī)已經(jīng)十分普及。利用普遍存在的智能手機(jī)用戶感知和收集大規(guī)模的數(shù)據(jù)是一種新型的感知方式。移動(dòng)群智感知由于其廣泛的時(shí)空覆蓋、低廉的成本、優(yōu)秀的可擴(kuò)展性以及普遍存在的應(yīng)用場(chǎng)景而被認(rèn)為是一種具有巨大潛力的新型數(shù)據(jù)感知和收集模式。目前已有一些項(xiàng)目基于移動(dòng)群智感知實(shí)現(xiàn)了健康護(hù)理、智能交通、社交網(wǎng)絡(luò)、環(huán)境監(jiān)控等領(lǐng)域中的不同應(yīng)用。

但目前的這些應(yīng)用都是假設(shè)參與者能自愿地積極的參加數(shù)據(jù)感知，這往往不切實(shí)際。因?yàn)閰⑴c者需要消耗設(shè)備的能量、計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、數(shù)據(jù)流量等完成群智感知任務(wù)，參與者需要得到一定數(shù)量的激勵(lì)以抵消這些損失。群智感知應(yīng)用的成功實(shí)施取決于參與者數(shù)量以及數(shù)據(jù)質(zhì)量，沒(méi)有激勵(lì)上述兩點(diǎn)都得不到保證。因此，激勵(lì)機(jī)制的設(shè)計(jì)在群智感知應(yīng)用中十分重要。

然而，現(xiàn)有的研究并沒(méi)有考慮移動(dòng)群智感知系統(tǒng)中的定價(jià)問(wèn)題，在基于反向拍賣的激勵(lì)機(jī)制中，系統(tǒng)對(duì)入選者的支付數(shù)額有用戶的報(bào)價(jià)和機(jī)制本身決定。在這類激勵(lì)機(jī)制中，用戶的報(bào)價(jià)往往沒(méi)有參考依據(jù)，是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)決定的。因此，用戶存在報(bào)價(jià)偏離市場(chǎng)預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)。在基于stackelberg博弈的激勵(lì)機(jī)制中，用戶的成本是固定并且已知的。在基于質(zhì)量的定價(jià)機(jī)制中，根據(jù)用戶質(zhì)量支付不同的數(shù)額，但并沒(méi)有給出基本支付額的設(shè)置方法。

設(shè)計(jì)基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)機(jī)制是具有挑戰(zhàn)的。首先，資源價(jià)格由市場(chǎng)供需關(guān)系決定，因此，不能再使用偏離市場(chǎng)的價(jià)格來(lái)激勵(lì)用戶。這就需要設(shè)計(jì)一個(gè)定價(jià)方法來(lái)刺激用戶貢獻(xiàn)更多的資源到系統(tǒng)中；其次，用戶可能會(huì)采取策略行為來(lái)最大化自身的效用，如，不誠(chéng)實(shí)地提交可用資源數(shù)；進(jìn)一步地，感知任務(wù)具有一些約束，如每個(gè)任務(wù)有一個(gè)最小資源需求，用戶貢獻(xiàn)的資源總數(shù)需不少于最小資源需求。本發(fā)明提供一種基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)背景技術(shù)中所涉及到的缺陷，提供一種基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)方法。

本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：

一種基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)方法，包含一種平臺(tái)和智能手機(jī)用戶的交互方法，步驟如下：

步驟1)，平臺(tái)發(fā)布一個(gè)任務(wù)集合t＝{t1,t2,…,tm}，其中，m為大于2的自然數(shù)，任務(wù)tk的最小資源需求為lk,k為大于等于1小于等于m的自然數(shù)，任務(wù)集合t對(duì)應(yīng)的最小資源需求為l＝(l1，l2，…，lm)；

步驟2)，令智能手機(jī)用戶的集合為u＝{u1,u2,…,un}，n為大于2的自然數(shù)，對(duì)于任務(wù)tk，用戶ui向平臺(tái)提交一個(gè)有限的可感知時(shí)間i為大于等于1小于等于n的自然數(shù)，所有用戶提交的可感知時(shí)間構(gòu)成n×m的矩陣at；

步驟3)，平臺(tái)在集合u中選擇入選者，將入選者放入集合w中，并計(jì)算每個(gè)入選者uj∈w對(duì)任務(wù)tk的感知時(shí)間以及每個(gè)入選者對(duì)任務(wù)tk獲得的報(bào)酬然后通知每個(gè)入選者其對(duì)應(yīng)各個(gè)任務(wù)的感知時(shí)間、報(bào)酬，其中，j為大于等于1的自然數(shù)；

步驟3.1)，建立n×m的感知時(shí)間矩陣st和n×m的支付額矩陣p，初始化st＝0、p＝0、其中為當(dāng)前未考慮的可感知時(shí)間矩陣；

步驟3.2)，令sw＝0，其中sw為已貢獻(xiàn)的資源，判斷對(duì)于每個(gè)任務(wù)tk是否都執(zhí)行過(guò)步驟3.3)，如果沒(méi)有，則執(zhí)行步驟3.3)；否則，則執(zhí)行步驟3.12)；

步驟3.3)，若lk＞sw，則執(zhí)行步驟3.4)，否則，執(zhí)行步驟3.2)；

步驟3.4)，在矩陣中尋找最大的其中為矩陣中用戶ui對(duì)任務(wù)k的可感知時(shí)間；

步驟3.5)，將用戶ui并入入選者集合中；

步驟3.6)，計(jì)算資源單價(jià)其中函數(shù)p()為基于供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)；

步驟3.7)，若執(zhí)行步驟3.8)；若且執(zhí)行步驟3.9)；若且執(zhí)行步驟3.10)；

步驟3.8)，令并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.9)，令sw＝sw+(a+bp(1))，并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.10)，令sw＝lk，并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.11)，令并執(zhí)行步驟3.3)；

步驟3.12)，通知每個(gè)入選者uj∈w其對(duì)應(yīng)各個(gè)任務(wù)的感知時(shí)間、報(bào)酬；

步驟4)，入選者uj∈w執(zhí)行感知任務(wù)，提交感知數(shù)據(jù)到平臺(tái)；

步驟5)，平臺(tái)對(duì)每個(gè)任務(wù)tk，支付給執(zhí)行任務(wù)tk的入選者uj。

作為本發(fā)明一種基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)方法進(jìn)一步的優(yōu)化方案，所述步驟

3.6)中基于供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)p()的計(jì)算步驟為：

步驟3.6.1)，令為任務(wù)tk對(duì)用戶ui的資源需求，為用戶ui對(duì)任務(wù)tk的資源供應(yīng)，α、β、a、b均為預(yù)先設(shè)定的系數(shù)，α＞a，b＞0，β＞0，則：

步驟3.6.2)，令得到均衡價(jià)格

步驟3.6.3)，設(shè)在感知時(shí)間時(shí)刻，資源價(jià)格的變化正比于超額需求，則有：

步驟3.6.4)，將式1和式2代入式3，得到式4：

式中，λ＝(b+β)h＞0；

步驟3.6.5)，解式4得到式5所示的定價(jià)函數(shù)：

式中，

本發(fā)明采用以上技術(shù)方案與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下技術(shù)效果：

1.首次采用市場(chǎng)供需關(guān)系進(jìn)行移動(dòng)群智感知系統(tǒng)的激勵(lì)機(jī)制設(shè)計(jì)，使得感知資源的定價(jià)符合市場(chǎng)供需規(guī)律；

2.所提供的基于市場(chǎng)供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)能激勵(lì)用戶貢獻(xiàn)更多資源；

3.計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度低，該激勵(lì)方法總的時(shí)間復(fù)雜度為o(mn²)，其中n為用戶數(shù)，m為任務(wù)數(shù)。是一個(gè)完全多項(xiàng)式時(shí)間方法，具有實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值；

4.該激勵(lì)方法是個(gè)人理性的，即平臺(tái)支付給每個(gè)入選用戶的報(bào)酬數(shù)額一定大于等于該用戶所需耗費(fèi)的真實(shí)代價(jià)，因此對(duì)于吸引大量智能手機(jī)用戶以及提高數(shù)據(jù)質(zhì)量有積極作用；

5.該激勵(lì)方法對(duì)于平臺(tái)來(lái)說(shuō)是可收益的，即平臺(tái)獲得的效用大于等于總支付額；

6.該激勵(lì)方法是防欺騙的，即使智能手機(jī)用戶采取某種策略虛報(bào)可感知時(shí)間，也不是使得該用戶的效益變高，因此用戶傾向于報(bào)自身的真實(shí)可感知時(shí)間。防欺騙性對(duì)于防止市場(chǎng)壟斷或者串通具有重要作用；

7.當(dāng)lk≥α-βpe，該激勵(lì)機(jī)制是非壟斷的，即每個(gè)任務(wù)都至少需要兩個(gè)用戶才能完成。非壟斷性能改善感知數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)多樣性。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明中平臺(tái)和智能手機(jī)用戶的交互方法的執(zhí)行流程；

圖2是本發(fā)明中基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)機(jī)制執(zhí)行流程；

圖3本發(fā)明中基于供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)p()的計(jì)算執(zhí)行流程。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明：

本發(fā)明將移動(dòng)群智感知系統(tǒng)看作為一個(gè)資源市場(chǎng)。在這個(gè)資源市場(chǎng)中，移動(dòng)群智感知系統(tǒng)為資源需求方，用戶為資源供應(yīng)方。每個(gè)用戶對(duì)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)就是用戶進(jìn)行感知而消耗的資源。資源價(jià)格和用戶的貢獻(xiàn)由供需關(guān)系決定。每個(gè)用戶的資源供應(yīng)由資源定價(jià)函數(shù)決定。每個(gè)感知任務(wù)具有一個(gè)最小資源需求。

名詞說(shuō)明：

移動(dòng)群智感知系統(tǒng)：一種利用大量智能手機(jī)感知數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，移動(dòng)群智感知系統(tǒng)由處于云端的移動(dòng)群智感知平臺(tái)(本發(fā)明中簡(jiǎn)稱為平臺(tái))和一批智能手機(jī)用戶(本發(fā)明中簡(jiǎn)稱為用戶)組成。

用戶：對(duì)感知任務(wù)感興趣的智能手機(jī)的持有者。

入選者：由本發(fā)明基所提激勵(lì)方法選擇出來(lái)的用戶，是移動(dòng)群智感知最終參與者。

平臺(tái)和智能手機(jī)用戶的交互方法的執(zhí)行流程如圖1所示，步驟如下：

步驟1)，平臺(tái)發(fā)布一個(gè)任務(wù)集合t＝{t1,t2,…,tm}，其中，m為大于2的自然數(shù)，任務(wù)tk的最小資源需求為lk,k為大于等于1小于等于m的自然數(shù)，任務(wù)集合t對(duì)應(yīng)的最小資源需求為l＝(l1，l2，…，lm)；

步驟2)，令智能手機(jī)用戶的集合為u＝{u1,u2,…,un}，n為大于2的自然數(shù)，對(duì)于任務(wù)tk，用戶ui向平臺(tái)提交一個(gè)有限的可感知時(shí)間i為大于等于1小于等于n的自然數(shù)，所有用戶提交的可感知時(shí)間構(gòu)成n×m的矩陣at；

步驟3)，平臺(tái)在集合u中選擇入選者，將入選者放入集合w中，并計(jì)算每個(gè)入選者uj∈w對(duì)任務(wù)tk的感知時(shí)間以及每個(gè)入選者對(duì)任務(wù)tk獲得的報(bào)酬然后通知每個(gè)入選者其對(duì)應(yīng)各個(gè)任務(wù)的感知時(shí)間、報(bào)酬，其中，j為大于等于1的自然數(shù)；

步驟4)，入選者uj∈w執(zhí)行感知任務(wù)，提交感知數(shù)據(jù)到平臺(tái)；

步驟5)，平臺(tái)對(duì)每個(gè)任務(wù)tk，支付給執(zhí)行任務(wù)tk的入選者uj。

在步驟3中，設(shè)計(jì)一個(gè)基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)機(jī)制m，返回入選者集合w，一個(gè)n×m的感知時(shí)間矩陣st，以及一個(gè)n×m的支付額矩陣p，基于供需關(guān)系的移動(dòng)群智感知激勵(lì)機(jī)制執(zhí)行流程如圖2所示，步驟如下：

步驟3.1)，建立n×m的感知時(shí)間矩陣st和n×m的支付額矩陣p，初始化st＝0、p＝0、其中為當(dāng)前未考慮的可感知時(shí)間矩陣；

步驟3.2)，令sw＝0，其中sw為已貢獻(xiàn)的資源，判斷對(duì)于每個(gè)任務(wù)tk是否都執(zhí)行過(guò)步驟3.3)，如果沒(méi)有，則執(zhí)行步驟3.3)；否則，則執(zhí)行步驟3.12)；

步驟3.3)，若lk＞sw，則執(zhí)行步驟3.4)，否則，執(zhí)行步驟3.2)；

步驟3.4)，在矩陣中尋找最大的其中為矩陣中用戶ui對(duì)任務(wù)k的可感知時(shí)間；

步驟3.5)，將用戶ui并入入選者集合中；

步驟3.6)，計(jì)算資源單價(jià)其中函數(shù)p()為基于供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)；

步驟3.7)，若執(zhí)行步驟3.8)；若且執(zhí)行步驟3.9)；若且執(zhí)行步驟3.10)；

步驟3.8)，令并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.9)，令sw＝sw+(a+bp(1))，并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.10)，令sw＝lk，并執(zhí)行步驟3.11)；

步驟3.11)，令并執(zhí)行步驟3.3)；

步驟3.12)，通知每個(gè)入選者uj∈w其對(duì)應(yīng)各個(gè)任務(wù)的感知時(shí)間、報(bào)酬。

在步驟3.6中，基于供需關(guān)系的資源定價(jià)函數(shù)p()的執(zhí)行流程如圖3所示，計(jì)算步驟為：

步驟3.6.1)，令為任務(wù)tk對(duì)用戶ui的資源需求，為用戶ui對(duì)任務(wù)tk的資源供應(yīng)，α、β、a、b均為預(yù)先設(shè)定的系數(shù)，α＞a，b＞0，β＞0，則：

步驟3.6.2)，令得到均衡價(jià)格

步驟3.6.3)，設(shè)在感知時(shí)間時(shí)刻，資源價(jià)格的變化正比于超額需求，則有：

步驟3.6.4)，將式1和式2代入式3，得到式4：

式中，λ＝(b+β)h＞0；

步驟3.6.5)，解式4得到式5所示的定價(jià)函數(shù)：

式中，

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解的是，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語(yǔ)(包括技術(shù)術(shù)語(yǔ)和科學(xué)術(shù)語(yǔ))具有與本發(fā)明所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語(yǔ)應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會(huì)用理想化或過(guò)于正式的含義來(lái)解釋。

以上所述的具體實(shí)施方式，對(duì)本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行了進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明，所應(yīng)理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。