【摘 要】
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在移动群智感知中,总是需要适当的奖励来补偿参与者对资源的消耗及相应的人力劳动。因此,对移动群智感知的激励机制的研究是十分必要和有意义的,现有的工作主要集中于优化一
【机 构】
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清华大学深圳研究生院; 南方科技大学;
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在移动群智感知中,总是需要适当的奖励来补偿参与者对资源的消耗及相应的人力劳动。因此,对移动群智感知的激励机制的研究是十分必要和有意义的,现有的工作主要集中于优化一个性能指标,如数据质量或平台的利润,因此,如何设计一种既能保证高数据质量又能够最大化平台利润是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于质量的、用户成本分布未知的移动群智感知在线激励机制。该方案利用马尔可夫决策过程在线调整激励价格,使其趋向于最优价格。此外,在我们的方案中也考虑了数据质量要求。大量的仿真结果表明,与现有的激励机制相比,本文提出的方案在收益和后悔值方面都有更好的表现。
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