Val av arbetstagare är en nyckelfråga i mobil crowd sensing (MCS). Medan det tidigare urvalet av arbetstagare främst fokuserar på att välja en lämplig undergrupp av arbetstagare för en enda MCS-uppgift, är ett urval av arbetstagare med flera arbetsuppgifter nödvändigt och användbart för effektiviteten hos storskaliga MCS-plattformar. I detta dokument föreslås ActiveCrowd, ett ramverk för val av arbetstagare för MCS-miljöer med flera arbetsuppgifter. Vi studerar problemet med val av arbetstagare med flera arbetsuppgifter i två situationer: val av arbetstagare på grundval av arbetstagarnas avsiktliga rörelse för tidskänsliga uppgifter och oavsiktlig förflyttning för delay-tolerant uppgifter. För tidskänsliga uppgifter krävs att arbetstagarna avsiktligt flyttar till aktivitetsplatsen och målet är att minimera det totala avstånd som flyttas. För delay-tolerant uppgifter väljer vi ut arbetare vars rutt förutspås passera genom arbetsställena och målet är att minimera det totala antalet arbetstagare. Två girigt förstärkta genetiska algoritmer föreslås för att lösa dem. Experimenten verifierar att de föreslagna algoritmerna överträffar baslinjemetoderna under olika experimentinställningar (uppgiftsuppsättningar, tillgängliga arbetstagare, varierande arbetsfördelningar osv.).)..............................................................................................
I REF föreslogs ett ramverk för val av arbetstagare för MCS-miljöer med flera uppgifter, med tidskänsliga uppgifter och fördröjande uppgifter.
ActiveCrowd: A Framework for Optimized Multitask Allocation in Mobile Crowdsensing Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}