Mobil crowdsensing utnyttjar mobila enheter (t.ex., smarta telefoner) och mänsklig rörlighet för genomträngande informationsutforskning och insamling; det har ansetts vara ett lovande paradigm som kommer att revolutionera olika forsknings- och tillämpningsområden. Olyckligtvis kan det praktiska i mobilt crowdsensing vara lamslaget på grund av bristen på incitamentsmekanismer som stimulerar mänskligt deltagande. I detta dokument studerar vi incitamentsmekanismer för en ny Mobile Crowdsensing Scheduling (MCS) problem, där en mobil crowdsensing ansökan ägare tillkännager en uppsättning av avkänningsuppgifter, sedan mänskliga användare (med mobila enheter) konkurrerar om de uppgifter som bygger på deras respektive avkänningskostnader och tillgängliga tidsperioder, och slutligen ägaren scheman samt betalar användarna för att maximera sina egna avkänningsintäkter under en viss budget. Vi bevisar att MCS problemet är NP-hård och föreslår polynom-tids approximeringsmekanismer för det. Vi visar också att våra approximativa mekanismer (inklusive både offline- och online-versioner) uppnår önskvärda spelteoretiska egenskaper, nämligen sannfärdighet och individuell rationalitet, samt Oð1-prestandaförhållanden. Slutligen genomför vi omfattande simuleringar för att visa att vår strategi är korrekt och effektiv.
Han och Al. REF har studerat incitamentsmekanismen för mobila crowdsensing-nät: plattformen publicerar analysuppgifter, följt av att man känner av användare som konkurrerar om uppgifter beroende på deras avkänningskostnader och tid, och slutligen betalar avkännandeplattformen belöningar till användare under budgetbegränsningar.
Truthful Scheduling Mechanisms for Powering Mobile Crowdsensing
{'venue': 'IEEE Transactions on Computers', 'journal': 'IEEE Transactions on Computers', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}