申请/专利权人：中南大学

申请日：2022-04-18

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN114760585B

主分类号：H04W4/02

分类号：H04W4/02;H04W4/44;H04W4/24;H04L67/10;H04L67/12;H04L67/52

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2022.08.02#实质审查的生效;2022.07.15#公开

摘要：本公开实施例中提供了一种车辆群智感知激励方法、系统及设备，属于计算技术领域，具体包括：群智感知平台发布任务集合；根据参与者提交的单位任务成本和参与者属性计算任务成本；平台根据参与者选择函数对参与者和对应的感知任务进行选择，每次选择参与者选择函数值最大的参与者和对应的感知任务，直到所有任务都被选择或者预算用完；当参与者完成平台分配的感知任务时，将感知数据提交给平台；平台根据任务成本和概率高估系数计算参与者报酬；根据参与者的累计收入给参与者结算额外奖励，在参与者的累计收入达到收入参照点系数时，给参与者结算额外奖励。通过本公开的方案，提高了参与者的总效用和激励效果。

主权项：1.一种车辆群智感知激励方法，其特征在于，包括：步骤1，群智感知平台发布任务集合；步骤2，根据参与者提交的单位任务成本和参与者属性计算任务成本，其中，所述参与者属性包括起始位置、目的地位置和最大绕行距离；所述步骤2具体包括：获取每一位参与者向平台报告的单位任务成本其中，是单位时间成本，是单位绕行距离成本，在参与者集中，每位参与者由起始位置oi、目的地位置si和最大绕行距离组成，所述任务成本根据单位任务成本和任务所需的时间和距离计算获得，具体计算公式如下： 其中，为参与者ρi参与任务τj的绕行时间，为绕行距离；步骤3，平台根据参与者选择函数对参与者和对应的感知任务进行选择，每次选择参与者选择函数值最大的参与者和对应的感知任务，直到所有任务都被选择或者预算用完，其中，所述参与者选择函数计算规则包括在选择函数中引入参照点系数，根据参与者的收入参照点系数，结合参与者的当前累计收入，得到每个参与者参与对应感知任务的边际效用值，选择边际效用值最大的感知节点和对应的感知任务，其中，所述参与者选择函数根据参与者的边际效用得到： 其中，表示参与者当前累计的额外奖励，bnumt表示参与者在第t个时间段内的获奖次数，costt表示参与者在第t个时间段内获得的报酬，为期望获奖概率，Tk表示第k个参与周期，表示参与者在Tk参与周期的收入参照点，θiTk表示参与者在任务周期结束前达到参照点目标的概率，为参与者下一个任务的额外奖励；所述收入参照点是根据内部参照点和外部参照点计算获得； 其中，为内部参照点，为外部参照点，χ为加权系数，且0χ1内部参照点收入根据参与者的历史收入计算获得； 其中，Wtn为第n参与周期参与者收入水平的权重，加权函数根据第n参与周期距离当前的时间计算获得； 其中tn为第n个参与周期距离当前的时间，0λ1，外部参照点根据参与者集的平均收入计算获得: 其中，m为参与者的数量，为第num位参与者在第k参与周期的内部参照点收入；步骤4，当参与者完成平台分配的感知任务时，将感知数据提交给平台；步骤5，平台根据任务成本和概率高估系数计算参与者报酬，其中，所述参与者报酬包括基础报酬和概率可变的额外奖励，感知平台根据任务成本计算基础报酬，并根据概率高估系数得到额外奖励参数，在首次任务时，给参与者初始化额外奖励参数，当概率高估系数大于概率高估阈值时，感知平台调整参与者的额外奖励参数，所述参与者概率高估系数计算规则，感知平台根据参与者的历史奖励情况得到其获得奖励的后验概率，并根据后验概率得到概率高估系数，其中，所述参与者报酬是根据基础报酬和额外奖励计算获得： 其中，是基于成本的补偿，是有概率获得的额外奖励，根据完成任务的时间和距离得到： 根据额外奖励大小和额外奖励概率得到： 其中，EB为额外奖励的大小，表示获得额外奖励的概率，根据概率高估系数得到： 其中，为概率高估系数，α0为概率高估系数阈值，pe为高估小概率培育阶段的获奖概率，pd为高估小概率形成阶段的获奖概率；所述概率高估系数根据参与者的获奖概率和吸引力系数计算获得： 其中，为任务τj对于参与者的吸引力系数，为后验概率值，γ为参与者的辨别力系数；所述概率高估系数阈值α0根据后验概率和获奖概率计算获得： 步骤6，根据参与者的累计收入给参与者结算额外奖励，在参与者的累计收入达到收入参照点系数时，给参与者结算额外奖励。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 车辆群智感知激励方法、系统及设备

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