摘要
空间众包技术在现实物理世界中有着丰富的应用场景,得到学术界和工业界的广泛关注.任务分配是空间众包的主要研究问题之一,即把工人分配给合适的任务.但是现有的任务分配方法大多假设众包工人和空间任务出现的位置和时间是已知的,忽略了真实的众包平台中众包工人和空间任务的动态变化,由于空间众包平台的强时效性,这种情况下设计的分配方式只能得到局部最优分配结果.提出最大价值最小成本任务分配的新问题,目标是对当前和未来的工人进行分配,使用最小的移动成本获得最大的分配价值.为解决这一问题,提出了基于轨迹的任务分布预测方法及基于核密度估计的工人分布预测方法,设计基于位置预测的任务分配算法来计算众包工人和空间任务的相对最优分配策略.所提位置预测方法利用图卷积神经网络和ConvLSTM模型进行预测,相较传统基于网格的位置分布预测更加精确和稳定,基于位置预测的启发式分配算法可以在线性时间内结合预测得到的位置信息完成任务分配,更加契合空间众包平台的强时效性.在真实数据集上进行大量实验来证明所提方法的有效性,相比于基于网格的预测方法,任务/工人位置预测准确率分别提高了15.7％和18.8％.
基金项目
国家自然科学基金(61772091)
国家自然科学基金(61802035)
国家自然科学基金(61962006)
国家自然科学基金(61962038)
国家自然科学基金(U1802271)
国家自然科学基金(U2001212)
国家自然科学基金(62072311)
四川省科技计划(2021JDJQ0021)
四川省科技计划(22ZDYF2680)
四川省科技计划(2021YZD0009)
四川省科技计划(2021ZYD0033)
成都市技术创新研发项目(2021-YF05-00491-SN)
成都市重大科技创新项目(2021-YF08-00156-GX)
四川音乐学院数字媒体艺术四川省重点实验室项目(21DMAKL02)
CCF-华为数据库创新研究计划(CCF-HuaweiDBIR2020004A)
广西自然科学基金(2018GXNSFDA138005)
成都市揭榜挂帅科技项目(2021-JB00-00025-GX)
四川省科技创新苗子工程项目(2021006)
NETL
NSTL
维普
万方数据