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信息技術研究生論壇

時間：2022年6月23日（星期四）15:00-17:00

地點：澳门太阳集团9728网站601教室

報告題目一：車輛群智感知中基于傳感區域密度的參與式車輛招募研究

報告人：覃小瓊

報告簡介：在衆感應用中使用車輛，由于車上可用資源的增加，以及更大的移動模式，可以實現大規模的移動數據傳感，但是這也給系統設計帶來了許多新的挑戰。基于參與式的車輛招募機制，車輛需要改變自己原有的生活軌迹，移動到一個特定的地方去完成任務，這就産生了額外的交通成本，而且會對車輛造成幹擾。傳感數據分布在不同的位置，移動車輛通過不同的位置收集不同的傳感數據。傳感數據位置和車輛軌迹的多樣性使得最優調度問題難以解決。為了降低參與式車輛與未覆蓋的傳感區域匹配的計算複雜度，本研究提出了一種基于傳感區域密度的參與式招募算法。基于真實世界數據集的廣泛評估表明，本研究在各種設置下都比其他基線方法實現了更高的傳感效益。

報告題目二：群智感知中基于邊緣計算的多人合作博弈任務收集

報告人：張顯

報告簡介：首先介紹群智感知和邊緣計算的相關背景和課題來源。本文研究大規模多人多類型的任務數據收集時所産生的服務成本和服務能耗二目标優化問題，該問題是個NP-hand問題，在多項式時間不能取得最優解。為了解決該問題，本文将多人合作博弈和群體智能算法結合解決該問題。而多人博弈的均衡是一個複雜的問題，本文采用幾何結構，簡化求解難度，求得問題的次優解。在次優解的基礎上采用粒子群算法進行優化，産生最優解。通過與其他三種方法在真實數據集中的比較，我們取得優異結果。

報告題目三：基于任務覆蓋和激勵-損耗的多目标群智感知任務分配
報告人：許勵強
報告簡介：随着4G網絡與更加強大的處理器的到來，移動設備已經越來越普及。任務分配作為實現群智感知的重要環節，它是指組織或個人利用不同的激勵機制和約束手段，以競争和合作等多種自主協同方式來共同完成衆包任務。相較于傳統的優化算法，群體智能優化算法具有容易實現、效率較高并且代價較低的優點。群體智能優化算法經過不斷地發展，基于更多樣、更複雜的群體行為的群體智能優化算法相繼被提出，在解決複雜的問題上都有着非常好的表現。針對現有的群智感知任務分配相關研究側重點各有不同，在考慮分配、激勵與損耗并存的情況下，本文提出基于任務覆蓋質量、任務激勵、任務損耗三個目标的多目标群智感知任務分配模型。同時考慮到可能存在參與者參與者任務積極性不高導緻任務完成得不好的情況，在原有模型的基礎上将任務完成度的概念引入模型，建立基于任務完成度和任務利潤的多目标群智感知任務分配模型，以任務覆蓋質量、任務完成度與任務利潤為優化目标。通過實驗證明，所提出的算法可以在群智感知任務分配領域成功應用，并取得較好的效果。

報告題目四：基于強化學習Q-Learning的移動群智感知多目标任務分配研究
報告人：沈煜鳴
報告簡介：首先介紹移動群智感知和強化學習的相關背景和課題來源。移動群智感知自問世以來，一直是一個熱點問題，受到很多國内外學者的密切關注，其中任務的合理分配更是重點問題。而現在移動群智感知任務分配領域的研究大多數是在于對傳統的貪婪和元啟發式算法的優化和改進，存在理論缺失、性能不足、可塑性差等缺點。針對這一問題，我們綜合考慮時空因素，對任務分配過程進行MDP建模，嘗試采用強化學習Q-Learning方法來尋找更有效的任務分配解決方案， 并拟采用帕累托的方式對所優化的多目标進行求解。

報告題目五：基于改進競争機制的多目标金豺優化算法
報告人：祁康恒
報告簡介：金豺優化算法是一種通過模拟金豺合作狩獵規律提出來的群體智能優化算法，該算法收斂速度快、收斂精度高等特點。但目前金豺優化算法目前僅應用于單目标優化，在多維空間中因種群結構單一，影響了搜索能力，算法的收斂性和多樣性有待改善。為了使金豺優化算法能夠應用于求解多目标優化問題，并提高算法的綜合性能，本文提出一種基于改進競争機制的多目标金豺優化算法，使之在多目标優化中具有良好的收斂性、多樣性和收斂速度。

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