Uppgiftstilldelning eller val av deltagare är en nyckelfråga i Mobile Crowd Sensing (MCS). Medan tidigare urval av deltagare främst fokuserar på att välja en lämplig undergrupp av användare för en enda MCS-uppgift, är multi-task-orienterade deltagarval viktigt och användbart för effektiviteten hos storskaliga MCS-plattformar. I detta dokument föreslås TaskMe, ett ramverk för urval av deltagare för MCS-miljöer med flera arbetsuppgifter. I synnerhet studeras två typiska multi-task tilldelning situationer med bi-objektiva optimeringsmål: (1) För FPMT (få deltagare, fler uppgifter), varje deltagare krävs för att slutföra flera uppgifter och optimeringsmålet är att maximera det totala antalet utförda uppgifter samtidigt minimera det totala rörelseavståndet. (2) För MPFT (fler deltagare, få uppgifter) väljs varje deltagare för att utföra en uppgift baserad på förregistrerade arbetsområden med tanke på integritet, och optimeringsmålet är att minimera totala incitament betalningar samtidigt minimera den totala ressträckan. Två optimala algoritmer baserade på teorin om minsta kostnadsmaximumflöde föreslås för FPMT, och två algoritmer baserade på den multiobjektiva optimeringsteorin föreslås för MPFT. Experiment verifierar att de föreslagna algoritmerna överträffar baslinjerna baserat på en storskalig realtidsdatauppsättning under olika experimentinställningar (antal uppgifter, olika uppgiftsfördelningar osv.).)..............................................................................................
I REF utvecklade författarna ett biobjektivt optimeringsproblem för att ta itu med ett multi-task-orienterat deltagarvalsproblem.
TaskMe: multi-task allocation in mobile crowd sensing
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}