【摘 要】
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随着移动网络的快速发展以及配备各种内部传感器的移动设备的普及,时空众包已成为解决基于位置的传感任务的新兴范例。在现有研究中,时空众包系统主要最大化平台效用。为了最
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随着移动网络的快速发展以及配备各种内部传感器的移动设备的普及,时空众包已成为解决基于位置的传感任务的新兴范例。在现有研究中,时空众包系统主要最大化平台效用。为了最大化社会福利,本文提出了一种多目标优化任务分配(MOO-TA)模型,以最大化平台和众包工人的效用,激励众包工人执行偏远地区任务,扩大数据覆盖率。本文提出一种组合算法LWS_NSGA_II,结合传统的线性加权求和(LWS)算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA_II)算法,以搜索针对多目标优化任务分配问题的所有可选择的帕累托最优解供平台
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