【摘 要】
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在移动群智感知中,平台需要招募大量用户来协同完成一项包含众多感知任务的复杂工作.本文研究预算受限的移动群智感知中,收益最大化的用户招募问题.在这一问题中,平台希望用
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院; 中国科学技术大学苏州研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170058,U1301256)资助
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在移动群智感知中,平台需要招募大量用户来协同完成一项包含众多感知任务的复杂工作.本文研究预算受限的移动群智感知中,收益最大化的用户招募问题.在这一问题中,平台希望用户覆盖的感知任务带来的总收益最大化,同时,招募总开销不超过给定的预算.不同于以往研究,本文中单个感知任务可以被多个用户执行,但是单个任务的收益是固定的,此外,每个移动用户能处理的感知任务也是确定的.为此,首先证明了这是一个NP难问题,并提出了一个改进的贪心算法来解决这一问题.进一步通过数学推导分析了该算法的性能保证,证明了该算法与最优解的近似比至少为1/2(1-1/e).通过实验验证了该算法具有很好的性能表现,符合理论分析的预期.
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