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| 1 | 面向异构效用的移动群智感知多目标任务分配显示文摘当前移动群智感知(MCS)任务分配往往只考虑工人或平台单方面的效用,并且效用的构成也不够全面。因此基于工人信誉指数和任务熟练指数,设计了工人和平台两方面的异构效用机制,并提出一种双种群竞争的多目标进化算法(DCMEA)来获得最优的工人和平台异构效用。该算法首先通过随机贪婪初始化种群,然后使用二元竞标赛算法将种群划分为胜者种群和败者种群,并针对每个种群采用不同的进化策略。最后,通过修复算子使进化过程中的无效个体满足约束条件。在真实场景的数据集上进行实验表明,与基线算法相比,DCMEA收敛速度更快,能够找到精度更优、稳定性更好的任务分配解集,同时在更为复杂的场景中依然能够保持其性能。 | 傅彦铭 陆盛林 祁康恒 许励强 陈嘉元 | 2024 | 计算机应用研究2024，41，1： | 0 |
| 2 | 移动群智感知中基于联邦学习的参与者选择机制显示文摘移动群智感知的发展使得一些任务收集的数据量过大,需要在不接收参与者原始数据的情况下评估数据质量并进行参与者选择。针对这一问题,提出一种基于联邦学习的移动群智感知参与者选择机制。考虑参与者智能终端资源水平、所处交互状态构建参与者智能终端资源评价机制,提出基于线性回归和长短期记忆网络的智能终端资源预测模型。通过预训练测试模型,评估参与者提供的数据质量,结合历史任务完成情况建立参与者信誉评价模型,实现对参与者的动态评价选择。仿真实验结果表明,所提的参与者选择机制在任务完成质量、能量消耗、通信轮数及任务完成时间等多方面体现出较好的性能。 | 张宇 江海峰 杨浩文 肖硕 | 2023 | 计算机应用研究2023，40，4： | 0 |
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