Abstract-Off-the-shelf smartphones har ökat stor skala deltagarsensorer eftersom de är utrustade med olika funktionella sensorer, har kraftfulla beräknings- och kommunikationskapacitet, och förökar sig i en hisnande takt. Ändå är den låga deltagarnivån för smartphone-användare på grund av olika resursförbrukning, såsom tid och kraft, fortfarande ett hinder som förhindrar den glädje som avkänningsprogram medför. Nyligen har en del forskare gjort pionjärarbete för att motivera användarna att bidra med sina resurser genom att utforma incitamentsmekanismer, som kan ge vissa belöningar för deltagande. Inget av dessa verk ansågs dock vara smartphone-användares typ av opportunistiskt förekommande inom intresseområdet. För en allmän smartphone sensing applikation skulle plattformen distribuera uppgifter till varje användare vid hennes ankomst och måste fatta ett omedelbart beslut enligt användarens svar. För att rymma denna allmänna inställning, utformar vi tre online incitamentsmekanismer, som heter TBA, TOIM och TOIM-AD, baserat på online omvänd auktion. TBA är utformad för att driva plattform verktyg maximering, medan TOIM och TOIM-AD uppnå den avgörande egenskapen sanning. Alla mekanismer har de önskade egenskaperna hos beräkningseffektivitet, individuell rationalitet och lönsamhet. Dessutom är de mycket konkurrenskraftiga jämfört med den optimala offline-lösningen. De omfattande simuleringsresultaten avslöjar effekten av nyckelparametrarna och visar en god approximation till den senaste offlinemekanismen.
I REF, med tanke på opportunistiska händelser på de platser av intresse, flera online omvänd-auction-baserade incitamentsmekanismer lades fram för att uppnå önskad beräkning effektivitet, individuell rationalitet, lönsamhet och sannfärdighet i mobila crowdsensing.
Free Market of Crowdsourcing: Incentive Mechanism Design for Mobile Sensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}