一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架_王鑫.pdf
《一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架_王鑫.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架_王鑫.pdf(10页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、2023 年 无线电工程 第 53 卷 第 1 期199doi:103969/jissn10033106202301026引用格式:王鑫,乔少杰,杨国平,等一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架J 无线电工程,2023,53(1):199208 WANG Xin,QIAO Shaojie,YANG Guoping,et alA Task Allocation Framework in Spatial Crowdsourcing Based on Internetof Vehicles Assisted Positivity Sensing J adio Engineering,2023
2、,53(1):199208一种车联网辅助积极性感知的空间众包任务分配框架王鑫,乔少杰*,杨国平,林羽丰,翁越男,吴凌淳,陈琴,高瑞玮(成都信息工程大学 软件工程学院,四川 成都 610225)摘要:针对大多数空间众包(Spatial Crowdsourcing,SC)中任务分配算法缺乏考虑工人主观积极性的影响,提出了一种利用车联网(Internet of Vehicles,IoV)技术辅助积极性感知的 SC 任务分配框架(Task Allocation Framework in SpatialCrowdsourcing Based on Internet of Vehicles Assiste
3、d Positivity Sensing,IOV-SCA)来甄别消极工人并进行任务分配。IOV-SCA模型分为 2 个阶段:第1 阶段利用部署在路侧单元上的 Bi-PSM 模型(Positivity Sensing Model Based on BiLSTM)来挖掘消极工人,旨在利用加入注意力机制的 BiLSTM 模型计算工作停滞时间并与给定阈值比较,从而辨别工人的积极性;第 2 阶段利用部署在云服务器上的 PS-TAA 算法(Task Allocation Algorithm Based on Positivity Sensing)进行任务分配,旨在激励工人的同时满足系统效用最大化。在真实数
4、据集上进行大量对比实验,结果表明,IOV-SCA 模型有效提高了任务分配的效率并且较其他代表性算法可提供更优的分配结果。关键词:车联网;空间众包;积极性感知;任务分配中图分类号:TN9295文献标志码:A开放科学(资源服务)标识码(OSID):文 章 编 号:10033106(2023)01019910A Task Allocation Framework in Spatial Crowdsourcing Based onInternet of Vehicles Assisted Positivity SensingWANG Xin,QIAO Shaojie*,YANG Guoping,LIN
5、 Yufeng,WENG Yuenan,WU Lingchun,CHEN Qin,GAO uiwei(School of Software Engineering,Chengdu University of Information Technology,Chengdu 610225,China)Abstract:To solve the problem that most task allocation algorithms in spatial crowdsourcing consider the influence of lack ofworkers sense of positivity
6、,a hybrid framework called IOV-SCA(Task Allocation Framework in Spatial Crowdsourcing Based onInternet of Vehicles Assisted Positivity Sensing)is proposed to identify negative workers and assign tasks on this basis IOV-SCA ispartitioned into two stages:the first stage uses the Bi-PSM model deployed
7、on the road side unit to find negative workers,aiming to useBiLSTM model based on attention mechanism to calculate working stagnation time and compare with a given threshold to discernnegative workers;the second stage uses the PS-TAA algorithm(Task Allocation Algorithm Based on Positivity Sensing)de
8、ployed onthe cloud server to implement task allocation,aiming to meet worker motivation and system utility maximization at the same timeExtensive comparison experiments are conducted on real datasets,the experimental result demonstrates that IOV-SCA model improvesthe efficiency of task allocation ef
9、fectively and provides better assignment results than other representative algorithmsKeywords:Internet of Vehicles;spatial crowdsourcing;positivity sensing;task allocation收稿日期:20220901基金项目:国家自然科学基金(62272066,61962006);四川省科技计划项目(2021JDJQ0021,2022YFG0186);四川省科技创新苗子工程项目(2021006);教育部人文社会科学研究规划基金(22YJAZH0
10、88);成都市“揭榜挂帅”科技项目(2022JB0000002GX,2021JB0000025GX);成都市技术创新研发项目(2021YF0500491SN);成都市重大科技创新项目(2021YF0800156GX);成都市软科学研究项目(2021K0000065ZF,2021K0000066ZF);四川省社会科学高水平团队项目(2015Z177)Foundation Item:National Natural Science Foundation of China(62272066,61962006);Sichuan Provincial Science and Technology Pro
11、gram(2021JDJQ0021,2022YFG0186);Science and Technology Innovation Seedling Project of Sichuan Province(2021006);Planning Foundation for Hu-manities and Social Sciences of Ministry of Education of China(22YJAZH088);Chengdu Municipal“Take the Lead”Science and Municipal TechnologyProject(2022JB0000002GX
12、,2021JB0000025GX);Chengdu Municipal Technology Innovation and esearch and Development Project(2021YF0500491SN);Chengdu Municipal Major Science and Technology Innovation Project(2021YF0800156GX);Chengdu Soft Science esearchProject(2021K0000065ZF,2021K0000066ZF);Sichuan Social Science High-level Team
13、Project(2015Z177)工程与应用2002023 adio Engineering Vol.53 No.10引言随着配备通信装置和感知设备智能车辆的迅速演进,用户信息的复杂化导致资源分配必需的高计算力和高准确率愈发得不到保证,移动用户对匹配服务质量的需求成为亟待解决的问题。而车联网(Internet of Vehicles,IoV)技术旨在加速车辆、用户、基础设施以及云端网络之间的信息收集与交换1,在物理距离以及网络距离上更接近用户,能够迅速处理用户在短时间内产生的大规模数据。IoV 技术不仅具有较低的通信成本,还可以通过利用高数据传输性能保证大批量数据被实时处理2。与此同时,一种新
14、型众包技术应运而生 空间众包(Spatial Crowdsourcing,SC)。在 SC 场景下,工人被要求亲自前往特定地点,完成指定的时空任务,获取相应的奖励报酬3。SC 平台中有许多应用程序,涉及旅游、情报、灾害响应、新闻跟踪和城市规划等多个领域,同时推进了一系列行业的成功,如视频拍摄、天气信息收集、城市噪音水平计算和车流量计算等。目前,众包平台的主流任务模式为以平台服务器为中心(Server Assigned Tasks,SAT)的模式。在 SAT 模式下,众包平台不会直接将空间任务分配给众包工人,而是需要众包工人将位置上传到服务器,当服务器收集到所有在线众包工人的位置后,再为众包工人
15、分配合适的任务4。在 SC 的一般场景下,待完成的任务量往往太大以至于不能在短时间内找到足够的专业工人,并且这些任务不能利用计算机代替真人来完成。将 IoV 技术集成到众包平台的任务分配中,构建一个分布式的SC 平台,是实现高效任务分配的有效措施,也是 SC研究的发展新方向之一。任务分配问题被描述为最大系统利用率问题(如任务完成数量、任务完成质量和任务完成时间等),现有研究主要集中在工人或是任务的时空可用性上,工人的主观意愿往往很容易被忽视,很大程度上没有解决工人主观意愿与高效任务分配之间平衡的问题。服务全球化的激烈竞争导致供应链市场饱和,工人成本迅速提升,因此,快速感知工人积极性并实现有效任
16、务分配是众包平台至关重要的任务之一,利用 IoV 技术辅助 SC 完成任务分配是提高系统效率的有效手段。为了解决上述问题,本文提出了一种利用 IoV 技术辅 助 积 极 性 感 知 的 SC 任 务 分 配 框 架(TaskAllocation Framework in Spatial Crowdsourcing Based onInternet of Vehicles Assisted Positivity Sensing,IOV-SCA)。具体来说,该模型分为2 个阶段:积极性感知阶段和任务分配阶段。积极性感知阶段旨在实时感知工人对任务的积极性,本文使用加入注意力机制的双向长短 期 记 忆
17、 网 络(Bi-directional Long Short-TermMemory,BiLSTM)捕捉工人的潜在状态,计算工人的工作停滞时间,并与给定的时间阈值进行比较,以此判断工人的积极性。任务分配阶段在积极性感知的基础上,将任务分配问题转换为加权二部图最大匹配问题。本文提出了一种基于积极性感知的 SC 任务分配算法,旨在高效地将任务分配给工人,实现系统效益最大化。综上所述,本文的主要贡献包括:利用 IoV 技术辅助实现 SC 任务分配问题。利用加入注意力机制的 BiLSTM 模型感知工人的积极性。提出了一种基于积极性感知的 SC 任务分配算法,实现了系统效益与工人主观感受之间的权衡。在大规
18、模真实数据集上评估了 IOV-SCA 模型,其效率和有效性均优于其他代表性方法。1相关工作与传统的任务分配方法不同,本文所提出的框架需要利用 IoV 技术辅助计算众包工人工作期间的积极性,提升上下文感知性能。本文主要涉及 IoV技术和 SC 两个方面,下文中将分别介绍这两方面的研究现状。11IoV近年来,IoV 技术受到了广泛关注,通信传感是IoV 技术的主要组成部分之一,它需要将每个车辆捕获的移动资源与其他平台或终端进行数据传输。高绅等5 提出了一种多信道模型下 C-V2X 模式 4的通信性能分析模型,该方法通过分析 C-V2X 模式4 对不同传输功率、不同编码方案以及不同信道模型中存在的问
19、题进行建模,表明车辆在频繁传输资源时,需要完善的资源分配方案以保证数据传输的通信性能。王哲等6 提出了一种混合交通场景下的轨迹预测算法,用于规避手动驾驶车辆可能存在的危险行为,该算法在使用去中心化的无线集群学习保护用户隐私数据的同时,还利用车与车之间的无线通信系统感知附近手动驾驶车辆的历史轨迹信息并预测轨迹。张勇7 提出了一种改进的 VANET路由协议,该模型用于提升丢包率的计算速度,提高网络传输的准确率,通过提升网络传输性能可有效缩短预警系统发布警告的时间,从而确保驾驶员及时获取险情信息,降低交通事故的发生率。工程与应用2023 年 无线电工程 第 53 卷 第 1 期20112SC随着移动
20、智能设备的发展,SC 被广泛应用于智慧城市中提供信息资源,利用人群的潜在能力完成计算机不能完成的任务。Dutta 等8 研究了 SC 在环境传感方面的应用,提出人群可以利用便携式移动环境传感器通过蓝牙将其 ID 和测量的空气质量数据发送到最近的智能设备中,接收到的数据被处理后会上传到云服务器。在云服务器上,服务提供商会将数据聚合、分析并存储,按照用户的要求发送当地空气质量指数。Cianciulli 等9 研究了 SC 在公共交通系统中的应用,提出了一种基于 Beacon3 技术的 SC 应用程序,该程序利用安装在公交车和公交车站上的蓝牙信标发射器,计算公交车的位置以及到达不同站台的大致时间。当
21、登录该程序时,用户的智能设备会接收到最近公交站点 ID 并上传至云服务器,而公交车会定期上传位置信息到云服务器。云服务器会计算公交车到达指定站点的时间并通知用户。Huang 等10 提出了一种及时预测城市异常情况(如噪音污染、城市基础设施故障等)的模型,该算法要求用户将投诉信息上传至云服务器,云服务器根据异常数量以及时间向量通过贝叶斯推理模型对城市区域进行聚类。最后,根据各区域的相关性以及目标区域的异常历史,利用马尔科夫模型对每个区域的异常情况进行预测。IoV 技术和 SC 都已经取得一些研究成果,但是上述方法都需要用户上传数据至云服务器,不满足实时感知工人积极性的低时延性和及时反馈性,如何将
22、 IoV 技术的优势应用到 SC 中的任务分配问题是需要进一步研究的内容。本文所提模型的创新性在于利用 IoV 技术辅助感知工人的积极性,并且在此基础上提出基于积极性感知的任务分配算法。与已有研究相比,本文提出的框架响应更为迅速,任务分配结果更优。13总体框架模型总体框架如图 1 所示。IOV-SCA 模型主要包含 3 个实体单位:云服务器、路侧单元及车辆。云服务器负责汇总信息并分配任务;路侧单元是 IoV技术中的基础设施,主要负责与车辆通信,并利用快速数据处理能力计算工作停滞时间;车辆即表示载有众包工人的工人车辆,主要利用车载移动智能设备负责工人实时数据的收发。模型分为 2 个阶段:第 1
23、阶段在路侧单元上搭建基于 BiLSTM 的积极性感 知 模 型(PositivitySensingModelBasedonBiLSTM,Bi-PSM),旨在根据工人的实时感知数据以及历史任务轨迹数据计算工作停滞时间,从而判断工人的积极性。具体来说,Bi-PSM 模型需要将车辆收集到的感知数据汇总成工人的隐性状态,其中包括任务的报酬、工人到任务点所需的时间距离和空间距离、2 个相邻任务点之间的时间距离和空间距离。将工人的隐性状态输入 Bi-PSM 模型,计算出工作停滞时间,并给定时间阈值,若工作停滞时间超过阈值,则该工人被认定为消极工人;反之,若工作停滞时间低于阈值,则该工人被认定为积极工人。第
24、 2 阶段在云服务器上搭建基于积极性感知的SC 任务分配算法(Task Allocation Algorithm Based onPositivity Sensing,PS-TAA),旨在实现路侧单元与云服务器之间的交互,保证工人有高积极性、高参与度和高满意度的工作状态,并在云端合理分配任务。具体来说,PS-TAA 算法优先考虑消极工人,为消极工人分配价值更高的任务,如更高收益的任务、物理距离更近的任务和匹配度更高的任务等。图 1模型总体框架Fig1Framework of the proposed model2问题表述与模型21基本概念定义 1SC 任务:由以下五元组的形式进行定义,t=lt
25、,pt,et,rt,st,其中 lt表示众包任务 t 的地理位置,pt表示众包任务 t 的发布时间,et表示众包任务 t 的截止时间,rt表示完成众包任务 t 后的奖励报酬,st表示众包任务 t 的技能要求集合。定义 2SC 工人:由以下五元组的形式进行定义,w=lw,dw,mw,tw,sw,其中 lw表示众包工人 w当前的地理位置,dw表示众包工人 w 能到达指定任务地点的范围半径,mw表示众包工人 w 在同一时刻内能接受的最大任务数量,tw表示工人 w 的工作停滞时间,即表示工人完成第 i 个任务到接受第(i+1)个工程与应用2022023 adio Engineering Vol.53
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 一种 联网 辅助 积极性 感知 空间 任务 分配 框架 王鑫
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。