Med den rika uppsättning inbyggda sensorer installerade i smartphones och det stora antalet mobila användare, bevittnar vi uppkomsten av många innovativa kommersiella mobila crowdsensing applikationer som kombinerar kraften i mobil teknik med crowdsourcing för att leverera tidskänslig och platsberoende information till sina kunder. Motiverade av dessa verkliga applikationer, anser vi problemet med uppgiftsval för heterogena användare med olika ursprungliga platser, rörelsekostnader, rörelsehastigheter och ryktesnivåer. Att beräkna det sociala överskottet maximering uppgift allokering visar sig vara ett NP-hård problem. Därför fokuserar vi på det distribuerade fallet och föreslår en asynkron och distribuerad aktivitetsvalalgoritm (ADTS) för att hjälpa användarna att planera sina aktivitetsval på egen hand. Vi bevisar konvergensen av algoritmen, och ytterligare karakteriserar beräkningstiden för användarnas uppdateringar i algoritmen. Simuleringsresultat tyder på att ADTS-systemet uppnår Jains högsta rättviseindex och täckning jämfört med flera referensalgoritmer, samtidigt som det ger liknande fördelar för användaren till ett girigt centraliserat riktmärke. Slutligen illustrerar vi hur mobila användare samordnar sig enligt ADTS-systemet baserat på några praktiska rörelsetidsdata från Google Maps.
Cheung m.fl. REF föreslog en asynkron och distribuerad aktivitetsvalalgoritm (ADTS) för att hjälpa användare att planera sitt aktivitetsval för att maximera sin vinst.
Distributed Time-Sensitive Task Selection in Mobile Crowdsensing
{'venue': "MobiHoc '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}