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基于群智感知的反拍賣模型的激勵方法

2017-12-15 | rar | 1.15 MB | 次下載 | 2積分

資料介紹

  激勵是實現(xiàn)群智感知(CS)眾包服務(wù)的主要方法,針對現(xiàn)有方法在服務(wù)過程中沒有充分考慮節(jié)點參與數(shù)量和惡意競爭對群智感知帶來的影響,提出一種基于反拍賣模型的激勵( RVA-IM)方法。首先,研究眾包的激勵機制,結(jié)合反拍賣與Vickrey拍賣思想,構(gòu)建面向任務(wù)覆蓋的反拍賣模型;其次,對模型中涉及的任務(wù)覆蓋、反拍賣選擇和獎勵實施等關(guān)鍵技術(shù)問題進行深入分析與研究;最后,從計算有效、個人理性、預(yù)算平衡、真實性和誠實性五個方面分析RVA-IM激勵方法的有效性。實驗結(jié)果表明,與IMC-SS和MSensing激勵方法相比,RVA-IM在有效性和可行性方面均有較好的表現(xiàn),能夠解決現(xiàn)有方法中的惡意競爭問題,并能夠平均提升眾包服務(wù)完成率約21%。

基于群智感知的反拍賣模型的激勵方法

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