《大規模移動群智感知中的資源最佳化理論與技術研究》是依託太原理工大學，由王昱擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：大規模移動群智感知中的資源最佳化理論與技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王昱
- 依託單位：太原理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著智慧型手機、可穿戴設備和移動物聯網的普及，以人為中心的移動群智感知成為提供大規模數據採集的一種新模式。移動群智感知的最佳化已被國內外研究人員所重視，然而目前還存在許多亟待解決的問題。本項目以大規模移動群智感知為研究對象，目標是充分挖掘移動用戶的時空和社會特性，從而設計在完成海量感知計算任務的同時降低網路資源開銷和提高系統有效性的資源最佳化算法。本項目擬：(1)研究不同群智感知模型下的用戶選擇和感知任務分配問題，建立統一的最佳化理論並設計有效算法來應對複雜多樣的感知任務；(2)利用移動社交網路和基於多層社會屬性的機會路由，實現混合數據傳輸模式來收集海量移動感知數據；(3)允許群智感知系統把計算任務眾包給不同移動設備，充分利用異構的計算資源和穩定的社會屬性來設計基於移動社交網的分布計算機制。本項目將集成階段性成果，設計並實現基於行動網路的群智感知原型系統，通過仿真、實驗和理論分析評價所設計的算法。
結題摘要
隨著智慧型手機、可穿戴設備和移動物聯網的普及，以人為中心的移動群智感知成為提供大規模數據採集的一種新模式。本項目以大規模移動群智感知為研究對象，充分挖掘移動用戶的時空和社會特性，有效利用最佳化理論、D2D數據傳輸和智慧型感知等新模式新方法，圍繞複雜感知任務的用戶選擇和任務分配、數據收集和移動智慧型感知進行基礎理論和關鍵技術研究。主要成果包括（1）利用移動用戶的時空規律特性，提出了多種有效的用戶選擇和任務分配算法；並且對如何利用自學習能力來學習用戶的能力、如何設計對參與用戶的刺激機制、如何保護參與用戶的個人隱私等多個與用戶選擇密切相關的核心問題進行了深入研究。（2）利用移動用戶的移動性和社交性，提出和實現了多種基於D2D連結和用戶社會屬性來傳遞和收集感知數據的方法。（3）致力於各種移動智慧型感知套用技術的研究，並完成了多個基於無線信號、手機感測器、音頻感知等的智慧型感知系統。本項目以大規模移動群智感知的套用需求為驅動，以群智感知系統中資源最佳化為核心，較好地完成了之前設定的研究目標，在設計理論、部署策略、任務分發、傳輸技術、智慧型感知套用等方面取得了較多具有國際先前水平的創新成果，為下一代大規模移動智慧型感知系統的開發研究與套用打下了堅實的基礎。
