Abstract-Genom att använda allt populärare smartphones, kan deltagaranalyssystem samla in omfattande sensoriska data för att hämta sammanhangsmedveten information för olika applikationer (eller avkänningsuppgifter). Nya utmaningar uppstår dock när man väljer ut de lämpligaste deltagarna när man överväger deras olika incitamentskrav, tillhörande avkänningsförmåga och okontrollerbar rörlighet, för att på bästa sätt uppfylla kraven på kvalitet på information (QoI) för flera samtidiga uppgifter med olika budgetbegränsningar. I detta dokument föreslås en strategi för urval av deltagare med inriktning på flera uppgifter, kallad "DPS", som används för att ta itu med de ovannämnda utmaningarna, där tre centrala delar av utformningen föreslås. Först är QoI-tillfredsställelsen metrisk, där de nödvändiga QoI-måtten för de insamlade uppgifterna kvantifieras i form av datagranularitet och kvantitet. För det andra är det multitask-orienterade QoI optimeringsproblem för val av deltagare, där uppgiftsbudgetar behandlas som begränsning, och målet är att välja en minsta delmängd av deltagarna för att på bästa sätt ge QoI tillfredsställelse mätvärden för alla uppgifter. Optimeringsproblemet omvandlas sedan till ett nonlinear knapsack problem och löses genom vår föreslagna dynamiska deltagarval (DPS) strategi. För det tredje hur man beräknar den förväntade mängden insamlade data från alla (kandidater) deltagare, där en sannolikhetsbaserad rörelsemodell föreslås för att underlätta en sådan beräkning. Verkliga och omfattande spårbaserade simuleringar visar att, med tanke på samma budget, den föreslagna urvalsstrategin för deltagare kan uppnå mycket bättre QoI-nöjdhet för alla uppgifter än att välja deltagare slumpmässigt eller genom omvända-auction-baserade metoder.
Sång och al. I REF studerades hur man skulle välja ut en minimidel av deltagarna för att till fullo uppfylla kraven på informationskvalitet i samband med samtidiga uppgifter som utförs med total budgetåtstramningar.
QoI-Aware Multitask-Oriented Dynamic Participant Selection With Budget Constraints
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}