《群智感知車聯網中的用戶激勵和任務分配機制研究》是依託福州大學，由馮心欣擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：群智感知車聯網中的用戶激勵和任務分配機制研究
- 依託單位：福州大學
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：馮心欣
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
基於車聯網用戶的移動群智感知網路具有節點覆蓋範圍廣，數據及時全面等優點，對發展智慧交通等物聯網典型套用具有重要意義。該技術實現的一大關鍵問題在於，如何設計高效、合理的用戶激勵和任務分配機制，使用戶可以自願參與感知並持續提供準確的感知數據。針對上述關鍵問題，本項目擬開展如下創新性研究工作：(1) 考慮車聯網用戶的地理位置、計畫移動軌跡和歷史移動軌跡等信息，基於拍賣和契約理論，設計符合用戶特性的激勵和任務分配機制；(2) 考慮用戶因車輛屬性不同而具有不同的任務完成能力，同時，考慮用戶具有自私性和有限的忠誠度，基於關係型契約和重複博弈理論，設計提升用戶黏度的激勵和任務分配機制；(3) 基於群智感知車聯網平台，對設計原理和關鍵技術加以驗證與改進，最終形成適用於實際場景的有效且複雜度適中的可行方案。預期成果將為群智感知車聯網在實際套用中所面臨的重要科學和技術問題提供理論支撐和參考方案。
結題摘要
基於車聯網用戶的移動群智感知網路具有節點覆蓋範圍廣，數據及時全面等優點，對發展智慧交通等物聯網典型套用具有重要意義。本項目圍繞群智感知車聯網中的激勵機制設計和海量數據分析兩大方面，主要完成了以下創新性工作。首先，充分考慮了實際情況，如用戶努力程度的差異、類型的差異、移動軌跡的差異；任務的位置特性、時效性；用戶間合作或競爭等因素，基於經濟學理論和最最佳化理論，設計了更為有效和具有普適性的用戶選擇及任務分配機制。其次，從多個維度充分挖掘了交通流信息，基於張量填充理論和機器學習算法，設計魯棒的交通信息處理方法。引入時空正則化約束，實現在數據錯誤和缺失情況下的交通數據精確異常檢測。引入自適應多核支持向量機，設計了可以適應極度複雜的城市交通狀況的短時交通狀態預測方法。最後，構建了群智感知車聯網平台，對設計原理和關鍵技術加以驗證與改進。本項目的成果將為群智感知車聯網在實際套用中所面臨的重要科學和技術問題提供理論支撐和參考方案。
