(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210779501.9 (22)申请日 2022.07.04 (71)申请人 中南大学 地址 410000 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 刘佳琦　申喜　李登　许虎城　 (74)专利代理 机构 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 专利代理师 王丹 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 40/00(2012.01) G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 群智感知激励方法、 设备及存 储介质 (57)摘要 本申请提供了一种群智感知激励方法、 设备 及存储介质， 该方法包括： 群智感知 平台获取第r 轮任务中每个任务的任务需求值， 并向参与者发 布第r轮任务； 群智感知平台根据获取到的任务 需求值， 定义参与者完成第r轮任务的解冻进度 值； 群智感知平台根据解冻进度值和剩余轮次 数， 评定参与者的优先级； 参与者ui基于优先级 的评定， 从第r轮任务中选择最优任务； 参与 者ui 向群智感知 平台上报完成最优任务的期望报酬； 在参与者ui完成最优任务后， 群智感知平台基于 期望报酬， 向参与 者ui支付第r轮任务的报酬。 本 申请能指向性引导参与者选择任务， 提高任务数 据的均匀性， 以及偏远地区数据采集的持久覆盖 率。 权利要求书3页 说明书17页 附图6页 CN 115130873 A 2022.09.30 CN 115130873 A 1.一种群智感知激励方法， 其特 征在于， 包括： 群智感知平台获取第r轮任务中每个任务的任务需求值， 并向参与所述第r轮任务的参 与者发布所述第r轮任务； 其中， 表示轮次数； 所述群智感知平台根据获取到的任务需求值， 定义所述参与者完成所述第r轮任务的解 冻进度值； 所述群智感知平台根据所述 解冻进度值和剩余轮次数， 评 定所述参与者的优先级； 参与所述第r轮任务的参与者ui基于所述优先级的评定， 从所述第r轮任务中选择最优 任务； 其中， ui表示参与所述第r轮任务的第i个参与者， i＝1， …， I， I表示参与所述第r轮任 务的参与者的总数； 参与者ui向所述群智感知平台上报完成所述 最优任务的期望报酬； 在参与者ui完成所述最优任务后， 所述群智感知平台基于所述期望报酬， 向参与者ui支 付所述第r轮任务的报酬。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述群智感知平台获取第r轮任务中每个 任务的任务需求 值， 包括： 所述群智感知平台通过公式 计算第r轮任务中任务τj 的任务需求 值 其中， 所述第r轮任务的任务集合为 任务τj表示 中标号为j的任务， 表示任务 τj受截止期限τj影响的需求值， λ1表示受截止期限影响的需求值 的系数， 表示任务τj受完成进度 影响的需求值， πj是接收到的测量值个数， 是任务τj 所需的测量值个数， λ2表示受完成进度影响的需求值的系数， 表示任务τj受相邻移动用户数量Nj影响的需求值， λ3表 示受相邻移动用户数量影响的需求值的系数， Nmax表示所有任务中相邻移动用户的最大数 量， Nmax＝{Nj}， w1表示用于衡量截止期限的重要性的权重、 w2表示用于衡量完成进度的重要 性的权重， w3表示用于衡量相邻移动用户数量的重要性的权 重， w1+w2+w3＝1。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述群智感知平台根据获取到的任务需求 值， 定义所述 参与者完成所述第r轮任务的解冻进度值， 包括： 所述群智感知平台通过如下公式定义 参与者ui完成任务 τj的解冻进度值 其中， i＝1， …， I， j＝1， …， J， J表示 中任务的总数， 表示参与者ui完成第r轮任务权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115130873 A 2发布的任务τj的解冻进度值， 表示参与者ui完成第r‑1轮任务发布的任务τj的解冻进度 值， δ为转化因子， 表示进度因子， 表示第r轮任务的平 均任务需求度值， 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述群智感知平台根据所述解冻 进度值和 剩余轮次数， 评 定所述参与者的优先级， 包括： 所述群智感知平台通过如下公式评 定参与者ui的优先级： 其中， Priorityij表示参与者ui对任务τj的优先级， i＝1， …， I， j＝1， …， J， 表示 趋 近 因 子 ， θ表 示 动 机 系 数 ， 表 示 时 间 因 子 ， 表示短期贴现因子， ψ表示长期贴现因子， 表示剩余轮次 数， 表示任务τj的竞标集合中的最大值， 任务τj的竞标集合包括选择任务τj的所有参 与者对任务τj的期望报酬， 表示参与者ui对任务τj的期望报酬的获胜权 重。 5.根据权利要 求4所述的方法， 其特征在于， 所述参与所述第r 轮任务的参与者ui基于所 述优先级的评 定， 从所述第r轮任务中选择最优 任务， 包括： 参与者ui基于用于评定参与者ui的优先级 的公式， 并通过如下公式计算参与者ui对任 务 τj的选择概 率 其中， j＝1， …， J， 表示在所述第r轮任务中参与 者ui对选择任务τj后的预估进展值， 表示参与者ui对任务 τj的趋近因子， ηij表示参与者ui对任务 τj的参与意愿； 参与者ui将计算得到 选择概率中的最大值对应的任务作为 最优任务。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述参与者ui向所述群智感知平 台上报完 成所述最优任务的期望报酬， 包括： 参与者ui通过如下公式计算 参与者ui完成所述 最优任务的期望报酬 其中， j的值为所述最优任务在 中的标号， μ表示期望收益因子， 表示参与者ui完成 最优任务的所需成本， 表示参与者ui完成最优 任务的解冻进度值；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115130873 A 3