计算机应用研究

作者：傅彦铭,陆盛林,祁康恒,许励强,陈嘉元,

单位：广西大学计算机与电子信息学院,南宁530000；

关键词：移动群智感知,多任务分配,多目标优化,双种群竞争进化,信誉指数,任务熟练指数,

基金：国家自然科学基金资助项目(61962005)；；

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。

来源：2024年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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