随着移动电子设备的激增和智能城市的发展,群智感知应运而生,成为了目前感知数据的新型方式。和以往需要提前部署的无线传感网络不同,群智感知的数据收集工作则是依赖于拥有感知功能的智能设备的移动用户进行的。即服务器平台在感知数据收集的过程当中,主要依赖对象是“人群”。人类这个群体拥有庞大的基数的同时也具有不确定性。因此,如何设计一种合理的激励措施来吸引用户参与是目前面临的主要挑战。考虑到用户不愿意无偿提供感知服务的自私性心理和时间空间等客观因素的限制,基于博弈论的方法,提出了离线和在线两种不同的逆向拍卖激励机制。(1)针对现有的激励机制大多以平台利益最大化为主要目的,用户普遍参与积极性不高,提出了以逆向拍卖为中心的离线激励机制。在竞拍阶段,根据用户手中的任务价值和报价进行综合选择;考虑到现有的支付方式大多是采取统一金额支付,不利于区分贡献,在支付阶段,给予赢标者集合中第一名附加支付报酬的方式。最后,通过仿真实验,以平台效用、用户平均效用和任务覆盖为指标,最终验证了该机制计算的效率、个体理性、可行性和真实性方面都有较好的激励效果。(2)针对用户的移动性和随机性特点,现有的离线激励机制无法满足更广泛的在线应用场景,提出了以逆向拍卖为中心的在线激励机制。考虑到现有的在线激励机制大多只考虑单一变量(如用户报价,完成任务的数量等),本文综合考虑时间、数据质量和报价等因素评定用户的信誉度。并在选择执行任务的用户竞拍阶段,采取分阶段分小组的方式,每个阶段选取信誉度最高者胜出;考虑到用户长期参与问题,根据每个用户贡献的价值不同给予落选者一定的奖励,使得在上一阶段落选的用户有继续参与活动的意愿。最后,通过仿真实验,从用户参与的积极性、任务价值和用户效用方面验证了激励机制实现了更好的激励效果。图[18]表[3]参考文献[75]