申请/专利权人：安徽师范大学

申请日：2023-09-18

公开（公告）日：2023-12-08

公开（公告）号：CN117194030A

主分类号：G06F9/50

分类号：G06F9/50;G06F9/48;G06F21/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.26#实质审查的生效;2023.12.08#公开

摘要：本发明公开了一种基于MAB和差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法，其步骤包括：1、根据平台发布的感知任务信息和工作者提交的请求信息构建拍卖模型，结合多臂老虎机机制获取未知工作者的工作质量；2、在基于反向拍卖的感知任务分配框架下，结合差分隐私技术，提出基于EXP3‑IX的多臂老虎机任务分配方法确定最终的获胜工作者；3、不可信平台让选择获胜工作者执行后续任务，并向工作者支付相应损耗补偿，计算总工作质量。本发明能在充分考虑如何获取未知工作者感知数据的前提下，有效的解决工作者和不可信平台之间的信息泄露问题，以保护工作者的损耗隐私，从而使得平台所选择的工作者能有更高的工作质量。

主权项：1.一种基于MAB和差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法，其特征是应用于一个不可信平台和n个工作者U＝{u1,u2,…,ui,…,un}所组成的移动群智感知环境中，其中，ui表示第i个工作者，i＝1,2,…,n，所述移动群智感知任务分配方法是按如下步骤进行的：步骤1、构建拍卖模型并初始化：步骤1.1、令所述不可信平台发布m轮任务T＝{t1,t2,…,tj,…,tm}的总损耗补偿为B，其中，tj表示第j轮任务；所述不可信平台设置一隐私长度β∈0,0.1，用于确定工作者的混淆损耗范围；令n个工作者U的真实工作损耗为b＝{b1,b2,…,bi,…,bn}，其中，bi表示第i个工作者ui的真实工作损耗；步骤1.2、任意第i个工作者ui从所述不可信平台中获取所述隐私长度β后，第i个工作者ui确定单位隐私长度为Δβ；步骤1.3、定义第i个工作者ui的混淆损耗集其中，表示第i个工作者ui的第k个混淆损耗，且其中，sk表示第k个混淆损耗的参数，且L表示混淆损耗的个数；步骤1.4、所述不可信平台利用式1构建第i个工作者ui的混淆函数： 式1中，是第k个混淆损耗映射到第i个工作者ui的真实工作损耗bi的概率；是衡量第k个混淆损耗映射到第i个工作者ui的真实工作损耗bi之间距离的函数，且△q是全局敏感度，且其中，bmax表示所有工作者的混淆损耗集中的最大混淆损耗，bmin表示所有工作者的混淆损耗集中的最小混淆损耗；是第i个工作者ui的第y个混淆损耗；y∈[1,L]；步骤1.5、第i个工作者ui从不可信平台平台中下载自身的混淆函数，并根据混淆函数得出混淆损耗集的概率分布其中，表示第i个工作者ui的第k个混淆损耗被选取的概率，根据所述概率分布从混淆损耗集中随机选择一个混淆损耗作为第i个工作者ui的混淆损耗并上传至所述不可信平台；rand∈[1,L]；步骤2、所述不可信平台在探索阶段使用总损耗补偿B的a％以获取第i个工作者ui的工作质量；其中，a表示参数，且a∈[0,1]；步骤2.1、初始化j＝1；初始化i＝1；步骤2.2、定义第j-1轮的总工作质量为并初始化定义第j-1轮的损耗为并初始化步骤2.3、所述第i个工作者ui执行第j轮任务tj，并得到第i个工作者ui执行第j轮任务tj的工作质量从而利用式2和式3计算第j轮任务tj的总工作质量以及第j轮任务tj的损耗 步骤2.4、将i+1赋值给i，j+1赋值给j，判断jn是否成立，若成立，执行步骤2.5；否则，返回执行步骤2.3；步骤2.5、定义第j轮的随机概率pj，当pjτ时，执行步骤2.6和步骤2.9，当pj≥τ时，执行步骤2.7-步骤2.9；其中，τ表示阈值；且τ∈[0,1]；步骤2.6、将j％n赋值给i，选择第i个工作者ui执行第j轮任务tj；其中，％表示取余；步骤2.7、按照式4计算第j轮任务tj选择第i个工作者ui的概率 式4中，表示第i个工作者ui执行第j轮任务tj后的权重；当j＝n+1时，令步骤2.8、按照式5计算第i个工作者ui执行第j+1轮任务tj+1后的权重 式5中，表示控制权重变化的参数；步骤2.9、利用式2和式3计算和并判断是否成立，若成立，将j+1赋值给j，执行步骤3，否则，返回步骤2.5顺序执行；步骤3、所述不可信平台在利用阶段使用剩余的损耗补偿1-a％×B以获取第i个工作者ui的工作质量；步骤3.1、所述不可信平台根据概率选择第i个工作者ui来执行后续任务，并利用式6建立以最大化总工作质量Q为目标的目标函数，利用式7建立所述目标函数的约束方程： 式6和式7中，k表示探索阶段所完成的任务总数，表示第j轮任务tj中被选中的工作者，表示第j轮任务tj的工作者执行第j轮任务tj的工作质量，表示在第j轮任务tj的工作者从混淆损耗集B*win中随机选择的一个混淆损耗；步骤3.2、所述不可信平台补偿完成第j轮任务tj的工作者的损耗步骤3.3、将j+1赋值给j后，判断或j≥m是否成立，若成立，则表示任务分配完成，并执行步骤4，否则，返回步骤3.1顺序执行；步骤4、利用式8计算总的工作质量Q： 式8中，表示探索阶段所完成的k轮任务的总工作质量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽师范大学 基于MAB和差分隐私保护的移动群智感知任务分配方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD