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在移动群智感知系统中,智能手机承担着许多不同的感知任务,这些任务需要来自不同传感器的数据。从传感器收集数据是非常耗能的,智能手机的电池限制了这些感知设备的可用性。如何在完成群智感知任务时降低设备能量消耗是参与者迫切需要的。针对以上问题,提出基于马尔可夫决策过程(MDP)的高能效任务调度算法。根据设备的电流负载、剩余能量和充电概率,马尔科夫决策过程迭代计算出最佳任务调度序列,并保证能耗最小化和感知精度最大化获得平衡。大量的仿真结果表明,该算法在任务调度过程中具有显著的节能效果,与广泛使用的现有算法相比