基于博弈論的群智感知計算中的參與結(jié)點(diǎn)決策研究.pdf

1、隨著集成眾多智能傳感器和擁有移動計算能力的智能手機(jī)在生活中的應(yīng)用越來越廣泛，利用大量參與結(jié)點(diǎn)收集和分析感知數(shù)據(jù)的群智感知計算逐漸變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。群智感知計算中一個顯著的特點(diǎn)是，參與結(jié)點(diǎn)自行決定是否參與群智感知計算，并在貢獻(xiàn)感知數(shù)據(jù)后獲取對應(yīng)的報酬。如何在有限的預(yù)算約束和感知數(shù)據(jù)可能存在冗余的情況下，盡可能地吸引更多的參與結(jié)點(diǎn)收集和貢獻(xiàn)感知數(shù)據(jù)是一個重要的問題。與此同時，參與結(jié)點(diǎn)對參與群智感知計算中的感知任務(wù)有一個決策的過程，參與結(jié)點(diǎn)形成的策略

2、組合直接影響到群智感知計算的性能和收集到的感知數(shù)據(jù)的質(zhì)量。本課題著重研究群智感知計算中的參與結(jié)點(diǎn)決策問題。
　　與現(xiàn)有研究工作注重研究群智感知計算中的激勵機(jī)制不同，本課題從參與結(jié)點(diǎn)的角度出發(fā)，基于參與結(jié)點(diǎn)的行為模式和博弈論中擁塞博弈（Congestion Game）模型，提出了感知任務(wù)選擇（Sensing Process Participation，SPP）博弈。在此博弈中，每個參與結(jié)點(diǎn)通過判斷自己的滿意度來決定是否參與群智感知計

3、算中的感知任務(wù)。滿意的參與結(jié)點(diǎn)的數(shù)量越多，群智感知計算的工作性能就越高。如何求解感知任務(wù)選擇博弈的社會最優(yōu)被稱為感知任務(wù)選擇問題。本課題首先證明了感知任務(wù)選擇問題是NP難的。其次，本課題提出分布式的感知任務(wù)選擇算法，能夠在線性時間內(nèi)收斂到一個純策略納什均衡。每個參與結(jié)點(diǎn)能夠獨(dú)立地判斷自己的滿意度，并向平臺提交更優(yōu)響應(yīng)更新，而無需與其他參與結(jié)點(diǎn)交換信息。在此基礎(chǔ)上，本課題證明了感知任務(wù)選擇博弈的兩個性質(zhì)，包括純策略納什均衡的存在性與無秩序

4、代價（Price of Anarchy）。在參與結(jié)點(diǎn)的需求差異不大的一般情況下，純策略納什均衡能夠達(dá)到近似社會最優(yōu)的社會效益。
　　本課題對長期運(yùn)行并擁有大量參與結(jié)點(diǎn)和感知任務(wù)的群智感知計算系統(tǒng)進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果顯示，本文提出的感知任務(wù)選擇算法能夠穩(wěn)定地收斂到純策略納什均衡。在通常情況下，群智感知計算系統(tǒng)中大部分的參與結(jié)點(diǎn)是滿意的。同時，感知任務(wù)選擇算法能夠良好地應(yīng)對不同數(shù)量的參與結(jié)點(diǎn)和感知任務(wù)，具有較低的計算復(fù)雜度。