计算机应用研究

作者：杨桂松,白高磊,何杏宇,贾明权,

单位：1.上海理工大学a.光电信息与计算机工程学院;b.出版印刷与艺术设计学院,上海200093；2.中国西南电子研究所,成都610036；

关键词：移动群智感知,依赖关系,感知质量优先级,在线任务协作,强化学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(61802257,61602305)；上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426000,19ZR1477600)；南通市科技局社会民生计划项目(MS12021060)；浦东新区科技发展基金产学研专项资助项目(PKX2021-D10)；敏捷智能计算四川省重点实验室开放式基金资助项目；；

现有移动群智感知中，大多研究将每个任务作为独立个体进行处理，对任务间约束关系缺乏研究，为此，提出了基于感知质量优先级的在线任务协作方法（online task collaboration method based on sensing quality priority，TCSP）。该方法首先使用贪婪算法计算感知质量优先级，对全部任务进行筛选以保证任务完成率；然后将选出任务中存在时间先后或执行逻辑前后关系的多个子任务构建为任务协作图，并将其协作过程建模为有约束的马尔可夫决策过程，通过强化学习算法求出最优协作策略。实验结果表明，与现有基线方法相比，所提出的任务协作方法能够减少依赖任务的平均完成时间，有效降低平台的平均感知成本。

来源：2023年第9期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2023年第9期