一種基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及移動(dòng)技術(shù)領(lǐng)域，特別是設(shè)及一種基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任 務(wù)分配方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 群智計(jì)算是近年來(lái)興起的一種計(jì)算模式，主要是通過(guò)用戶(hù)之間相互協(xié)助，共同完 成復(fù)雜的大規(guī)模的計(jì)算任務(wù)。其主要的代表性系統(tǒng)包括眾包系統(tǒng)和群智感知系統(tǒng)。其中， 眾包指的是一種分布式的問(wèn)題解決方法，即將一個(gè)任務(wù)量大而難W獨(dú)立完成的任務(wù)，劃分 為不同小任務(wù)并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)將其分配給多個(gè)用戶(hù)協(xié)助完成。群智感知?jiǎng)t是一種多用戶(hù)的 協(xié)作感知模式，即將每個(gè)帶有感知設(shè)備的用戶(hù)看作是一個(gè)獨(dú)立的傳感器，并利用他們協(xié)助 完成大規(guī)模、復(fù)雜的社會(huì)感知任務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，群智計(jì)算就是利用多個(gè)用戶(hù)通過(guò)任務(wù)分解、 分布式執(zhí)行、結(jié)果匯聚的方式來(lái)共同處理單個(gè)用戶(hù)難W完成的大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)的一種計(jì)算 模式。隨著今年來(lái)移動(dòng)終端技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)終端如手機(jī)，平板，掌上電腦等早已成為人們 的生活必備品。運(yùn)些移動(dòng)終端配備有強(qiáng)大的計(jì)算內(nèi)核W及各種各樣的傳感器，如溫度傳感 器，GPS，重力加速器等，一些高端的移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算能力甚至超過(guò)了某些PC機(jī)，因此，移動(dòng) 終端能在一定程度上替代原有的傳感設(shè)備，完成某些傳感任務(wù)。此外，搭載在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò) 上的群智計(jì)算系統(tǒng)，能夠利用移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)特性，減少任務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)拇鷥r(jià)，能夠充 分利用人的移動(dòng)性、智能性來(lái)完成傳統(tǒng)系統(tǒng)難W應(yīng)對(duì)的、與人類(lèi)生活密切相關(guān)的復(fù)雜感知 任務(wù)，具有低成本、普遍適用性、高度靈活性的優(yōu)勢(shì)，因而有著廣泛的應(yīng)用前景。
【發(fā)明內(nèi)容】
[0003] 本發(fā)明主要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù) 分配方法，通過(guò)將群智計(jì)算系統(tǒng)搭載在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任務(wù)的分配，任務(wù)處 理W及結(jié)果回收的系統(tǒng)，除了發(fā)揮出移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)移動(dòng)的特性外，還利用了移動(dòng)用戶(hù)人 的特性，完成一些傳統(tǒng)設(shè)備難W完成的人工任務(wù)，系統(tǒng)中的任務(wù)分配關(guān)乎任務(wù)完成的速度 W及用戶(hù)的利益，自適應(yīng)群智計(jì)算任務(wù)分配算法能夠根據(jù)當(dāng)前的情況，尋找出當(dāng)前最佳的 分配方案分配出去，具有很高的實(shí)用價(jià)值，在基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配 方法的普及上有著廣泛的市場(chǎng)前景。
[0004] 為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分 配方法，包括W下步驟： (1)任務(wù)的發(fā)布者對(duì)所存儲(chǔ)的用戶(hù)信息，根據(jù)存儲(chǔ)的歷史參數(shù)，分別計(jì)算所存儲(chǔ)的用戶(hù) 在未來(lái)完成此任務(wù)的成功概率的期望值： 不同用戶(hù)之間的建立連接的概率服從指數(shù)分布，則兩用戶(hù)在將來(lái)兩次建立連接的概率 關(guān)
其中T為最后有效時(shí)間、I自為當(dāng)前時(shí)間，每個(gè)任務(wù)完 成的可能性為◎二其中C為用戶(hù)完成任務(wù)的歷史成功率； (2) 當(dāng)任務(wù)發(fā)布者通過(guò)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與某個(gè)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)建立連接時(shí)，實(shí)時(shí) 更新和重新計(jì)算該移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)完成任務(wù)的期望值： 調(diào)整之前計(jì)算的完成任務(wù)的成功概率，根據(jù)參數(shù)計(jì)算未來(lái)建立連接一次的概率為
，相應(yīng)的每個(gè)任務(wù)將來(lái)完成的可能性為I:二t載i;?，將新計(jì)算的成功率I替 代原有的I，對(duì)每個(gè)任務(wù)，將所有計(jì)算到的不同用戶(hù)完成任務(wù)的成功率進(jìn)行排序； (3) 用調(diào)整后的新的期望值代替原有期望值，并根據(jù)新計(jì)算的期望值進(jìn)行在線任務(wù)分 配： 對(duì)每一個(gè)任務(wù)，取最大的用戶(hù)完成任務(wù)的可能性與任務(wù)的闊值比較，任務(wù)的闊值是任 務(wù)值得完成的最低可能性，如果最大的可能性低于闊值，則需要分配多人完成此任務(wù)直到 聯(lián)合的可能性大于闊值，而選擇的用戶(hù)則優(yōu)先從完成率次大的用戶(hù)中選取，運(yùn)些用戶(hù)組成 用戶(hù)組，合作完成運(yùn)個(gè)任務(wù)，如果此刻正建立連接的用戶(hù)在運(yùn)個(gè)用戶(hù)組中，我們將任務(wù)分配 給運(yùn)個(gè)用戶(hù)，否則不進(jìn)行分配。
[0005] 在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述用戶(hù)信息包括用戶(hù)姓名和用戶(hù)ID。
[0006] 在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，所述參數(shù)包括用戶(hù)完成任務(wù)的歷史成功率C和不 同用戶(hù)間的建立連接的概率系數(shù)入。
[0007] 在本發(fā)明一個(gè)較佳實(shí)施例中，用戶(hù)在第一次建立連接時(shí)決定是否分配任務(wù)，如果 第一次連接時(shí)分配了任務(wù)并且被分配的用戶(hù)在下次連接前完成了任務(wù)，那么用戶(hù)在再次建 立連接時(shí)，回收任務(wù)的結(jié)果。
[0008] 本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法在 改變用戶(hù)任務(wù)數(shù)量W及網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)數(shù)量的情況下，使用本發(fā)明尋找到的完成任務(wù)的用戶(hù)數(shù) 量均小于一般的建立連接即分配和隨機(jī)分配算法，從而能夠很好地節(jié)省開(kāi)銷(xiāo)，具有很強(qiáng)的 實(shí)用價(jià)值，在基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法的普及上有著廣泛的市場(chǎng)前 景。
【附圖說(shuō)明】
[0009] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使 用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可W根據(jù)運(yùn)些附圖獲得其它 的附圖，其中： 圖1是本發(fā)明的基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法一較佳實(shí)施例的硬 件設(shè)備結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2是本發(fā)明的基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法一較佳實(shí)施例的網(wǎng) 絡(luò)中用戶(hù)數(shù)量對(duì)仿真結(jié)果的影響示意圖； 圖3是本發(fā)明的基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法一較佳實(shí)施例的用 戶(hù)群智計(jì)算任務(wù)數(shù)量對(duì)仿真結(jié)果的影響示意圖； 圖4是本發(fā)明的基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法一較佳實(shí)施例的流 程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0010] 下面將對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施 例僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通 技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其它實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范 圍。
[0011] 請(qǐng)參閱圖1-圖4,本發(fā)明實(shí)施例包括： 一種基于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的群智計(jì)算在線任務(wù)分配方法，包括W下步驟： (1) 任務(wù)的發(fā)布者對(duì)所存儲(chǔ)的用戶(hù)信息，根據(jù)存儲(chǔ)的歷史參數(shù)，分別計(jì)算所存儲(chǔ)的用戶(hù) 在未來(lái)完成此任務(wù)的成功概率的期望值： 不同用戶(hù)之間的建立連接的概率服從指數(shù)分布，則兩用戶(hù)在將來(lái)兩次建立連接的概率 關(guān)
，其中X為最后有效時(shí)間、;|^為當(dāng)前時(shí)間，每個(gè)任務(wù)完 成的可能性為@ = 其中C為用戶(hù)完成任務(wù)的歷史成功率； (2) 當(dāng)任務(wù)發(fā)布者通過(guò)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)與某個(gè)移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)建立連接時(shí)，實(shí)時(shí) 更新和重新計(jì)算該移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)完成任務(wù)的期望值： 調(diào)整之前計(jì)算的完成任務(wù)的成功概率，根據(jù)參數(shù)計(jì)算未來(lái)建立連接一次的概率為
相應(yīng)的每個(gè)任務(wù)將來(lái)完成的可能性為將新計(jì)算的成功率皆替 代原有的I，對(duì)每個(gè)任務(wù)，將所有計(jì)算到的不同用戶(hù)完成任務(wù)的成功率進(jìn)行排序； (3) 用調(diào)整后的新的期望值代替原有期望值，并根據(jù)新計(jì)算的期望值進(jìn)行在線任務(wù)分 配： 對(duì)每一個(gè)任務(wù)，取最大的用戶(hù)完成任務(wù)的可能性與任務(wù)的闊值比較，任務(wù)的闊值是任 務(wù)值得完成的最低可能性，如果最大的可能性低于闊值，則需要分配多人完成此任務(wù)直到 聯(lián)合的可能性大于闊值，而選擇的用戶(hù)則優(yōu)先從完成率次大的用戶(hù)中選取，運(yùn)些用戶(hù)組成 用戶(hù)組，合作完成運(yùn)個(gè)任務(wù)，如果此刻正建立連接的用戶(hù)在運(yùn)個(gè)用戶(hù)組中，我們將任務(wù)分配 給運(yùn)個(gè)用戶(hù)，否則不進(jìn)行分配。
[0012] 優(yōu)選地，所述用戶(hù)信息包括用戶(hù)姓名和用戶(hù)ID。
[0013] 優(yōu)選地，所述參數(shù)包括用戶(hù)完成任務(wù)的歷史成功率C和不同用戶(hù)間的建立連接 的概率系數(shù)入。
[0014] 優(yōu)選地，用戶(hù)在第一次建立連接時(shí)決定是否分配任務(wù)，如果第一次連接時(shí)分配了 任務(wù)并且被分配的用戶(hù)在下次連接前完成了任務(wù)，那么用戶(hù)在再次建立連接時(shí)，回收任務(wù) 的結(jié)果。
[0015] 圖1給出了基于本發(fā)明的相關(guān)系統(tǒng)的功能實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)圖，從圖1中我們可W看出，實(shí) 現(xiàn)本發(fā)明大體需要幾個(gè)模塊，其最主要包括：用戶(hù)信息模塊W及任務(wù)管理模塊。其中用戶(hù)信 息模塊的主要功能是管理用戶(hù)的相關(guān)信息，包括本機(jī)用戶(hù)W及從前已經(jīng)建立過(guò)連接的用戶(hù) (即未來(lái)可能建立連接的用戶(hù)）。信息的內(nèi)容主要包括：用戶(hù)姓名，用戶(hù)id(識(shí)別用戶(hù)身份的 唯一標(biāo)識(shí)）等用于描述用戶(hù)身份的信息，此外還包含有未來(lái)可能建立連接用戶(hù)的相應(yīng)參數(shù) 信息，包括：用戶(hù)完成任務(wù)的歷史成功率C，不同用戶(hù)間的建立連接的概率系數(shù)A等。用戶(hù) 信息模塊主要管理的是用戶(hù)運(yùn)些信息的實(shí)時(shí)跟新(具體的實(shí)施方式在下面會(huì)提到）W及與 任務(wù)管理模塊的相互通信，w便用戶(hù)管理模塊能夠及時(shí)的調(diào)用運(yùn)些相關(guān)信息。任務(wù)管理模 塊的主