【摘 要】
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为了在时空众包任务分配过程中减少移动成本、缩短任务完成时间,本文将时空众包和路径规划问题结合起来,提出了一种基于自适应阈值的禁忌搜索算法,该算法通过在线学习的方式,
【机 构】
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哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院,黑龙江 哈尔滨 150001;烟台大学 计算机与控制工程学院,山东 烟台 264005;烟台大学 计算机与控制工程学院,山东 烟台 264005;哈尔滨工程大学
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为了在时空众包任务分配过程中减少移动成本、缩短任务完成时间,本文将时空众包和路径规划问题结合起来,提出了一种基于自适应阈值的禁忌搜索算法,该算法通过在线学习的方式,进行路径规划设计,计算出每个任务合理的预估等待时间,匹配区域内的众包任务,并在最短的时间内完成任务.通过实验对比,本文所提算法在任务耗费时间上平均比Adaptive RT算法降低13％,比ASPT算法降低23.3％.在移动成本上比Adaptive RT算法降低了6.99％,比ASPT算法降低了25.9％.
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