基于改进粒子群算法的空间众包任务分配模型
Spatial crowdsourcing task allocation model based on improved particle swarm optimization
1. 安徽师范大学皖江学院, 安徽 芜湖 241008
2. 安徽师范大学 计算机与信息学院, 安徽 芜湖 241000
摘要
如何进行高效合理的任务分配是当前空间众包(SC)研究中的关键问题之一。针对SC分配效能低的问题,建立了最佳质量任务分配模型(maximum quality task assignment model,MQTAM),并提出了基于改进粒子群算法的空间众包任务分配算法(SCTAM_PSO)。该模型充分考虑了工作者到达工作地点后完成任务的时间延迟、完成任务的可信度等因素,通过SCTAM_PSO算法智能搜索最佳分配方案以最大化提高任务完成质量。实验结果及分析表明,MQTAM和SCTAM_PSO具有一定的有效性与可行性。
基金项目
国家自然科学基金项目(61871412)
安徽省自然科学基金项目(1708085MF156)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170305)
安徽省高校优秀青年人才支持计划一般项目(gxyq2017140)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0129
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第9期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2698-2700,2705
文章编号: 1001-3695(2020)09-027-2698-03
发布历史
[2020-09-05] 印刷出版
引用本文
张辉, 赵晨曦, 王杨, 等. 基于改进粒子群算法的空间众包任务分配模型 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (9): 2698-2700,2705. (Zhang Hui, Zhao Chenxi, Wang Yang, et al. Spatial crowdsourcing task allocation model based on improved particle swarm optimization [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (9): 2698-2700,2705. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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