Uppgift allokering är ett viktigt problem i Mobile Crowd Sensing (MCS). Tidigare arbeten har främst utgått från att deltagarna kan utföra uppgifter när de kommer fram till platsen för uppgifterna. Detta antagande kan dock leda till dålig tillförlitlighet när det gäller att känna av data eftersom man bortser från heterogeniteten bland deltagarna. I denna studie undersöker vi ett multitask allokeringsproblem som tar hänsyn till deltagarnas heterogenitet (dvs. olika deltagare bär olika enheter och utför olika uppgifter). En girig diskret partikel svärm optimering med genetisk algoritm drift föreslås i denna studie för att ta itu med ovannämnda problem. Denna studie syftar till att maximera antalet genomförda uppgifter samtidigt som vissa begränsningar uppfylls. Simuleringar över en verklig mobil datauppsättning verifierar att den föreslagna algoritmen överträffar baslinjemetoderna under olika inställningar.
Zhu m.fl. REF föreslog en girig diskret partikel svärm optimering med genetisk algoritm drift för att lösa multitask tilldelning problem.
Multitask Allocation to Heterogeneous Participants in Mobile Crowd Sensing
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}