[發(fā)明專利]一種基于GurGame的群智感知網絡管理方法及其系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310710766.4
• 申請日: 2013-12-20
• 公開（公告）號: CN103647671B
• 公開（公告）日: 2017-12-26
• 發(fā)明（設計）人: 劉馳;樊駿;丁剛毅
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04W72/12;H04W84/18
• 代理公司: 北京安博達知識產權代理有限公司11271
• 代理人: 徐國文

1.一種基于Gur Game的群智感知網絡管理方法，其特征在于，包括如下步驟：

群智感知服務器通過網絡平臺信息中心向各用戶智能設備發(fā)送感知任務的信息質量需求；

各用戶智能設備分別將信息貢獻量初始值發(fā)送至網絡平臺信息中心，所述網絡平臺信息中心對信息貢獻量初始值進行信息融合處理后，通過Gur Game迭代過程，計算出分配給每個用戶的信息貢獻量；

各用戶智能設備根據分配的信息貢獻量將所需報酬發(fā)送至網絡平臺信息中心，由所述網絡平臺信息中心進行參與者選擇并將選擇結果反饋給各用戶智能設備；

當被選中的用戶完成本次任務后，所述網絡平臺信息中心向用戶支付報酬；

所述網絡平臺信息中心對信息貢獻量進行信息融合處理的方法為：

對信息貢獻量進行級別劃分，每個級別中均包括一穩(wěn)定狀態(tài)和至少一個中間狀態(tài)；

建立帶有自動機鏈的Gur Game結構；

通過Gur Game結構確定出每個狀態(tài)分別與獎懲函數的關系，所述獎懲函數包括下式的獎勵函數和懲罰函數

式中，I(k-1)為信息質量因子，u^a(k-1)為所有用戶信息貢獻量初始值之和，其中，p_i為信息有效概率，u_i為每個用戶的信息貢獻量初始值，N為用戶總數，i∈N，j為信息質量貢獻水平，u^r為感知任務的信息質量需求。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立帶有自動機鏈的Gur Game結構的方法為：

確定信息貢獻量的穩(wěn)定狀態(tài)；

確定各級別中與穩(wěn)定狀態(tài)相對應的中間狀態(tài)個數；

所有狀態(tài)通過自動機鏈依次進行連接；

設置穩(wěn)定狀態(tài)和中間狀態(tài)的獎懲函數遷移方向：

若是穩(wěn)定狀態(tài)的獎勵函數，則遷移回該穩(wěn)定狀態(tài)；若是穩(wěn)定狀態(tài)的懲罰函數，則分別遷移至與該穩(wěn)定狀態(tài)相鄰的所有中間狀態(tài)；

若是中間狀態(tài)的獎勵函數，則跳轉至該中間狀態(tài)所對應的穩(wěn)定狀態(tài)；若是中間狀態(tài)的懲罰函數，則朝與該中間狀態(tài)所對應穩(wěn)定狀態(tài)的相反方向遷移至下一相鄰的穩(wěn)定狀態(tài)或中間狀態(tài)。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，通過Gur Game迭代過程，計算分配給每個用戶的信息貢獻量的方法為：

首先，設置M＝N，M為最終選擇出執(zhí)行本次任務的參與值個數；令所有用戶的信息貢獻量超過感知任務信息質量需求，即用參數替換Gur Game結構中的參數u^r；

然后，通過Gur Game算法計算替換參數u^r后分配給每個用戶的信息貢獻量

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，所述Gur Game算法包括如下步驟：

A1)設置當前迭代次數k的初始值為0，設置總迭代次數為K；

A2)初始化用戶智能設備；

A3)計算所有用戶信息貢獻量初始值之和若或執(zhí)行步驟A4)，否則跳轉至步驟A6)；其中

A4)通過下述各式分別計算信息質量因子獎勵函數和懲罰函數P_i^j(k)：

A5)Gur Game結構產生隨機數seed∈[0,1]，通過判斷該隨機數與獎勵函數的大小，進一步確定狀態(tài)遷移方向：

如果按照獎勵函數指向遷移至下一狀態(tài)；否則，按懲罰函數指向遷移至下一狀態(tài)，跳轉至步驟A7)；

A6)計算當前所有用戶能量消耗的平均值并進一步判斷狀態(tài)遷移方向；式中，每個用戶i的能量消耗為式中，為剩余能量，E_i為初始能量，γ為由感知信息到能量消耗的轉化因子，為每個用戶的信息貢獻量初始值；

A7)設置k＝k+1，若k>K，退出本次迭代計算；否則，進入下一次迭代，跳轉至步驟A3)；

A8)選擇第k^*步的結果作為分配給每個用戶的信息貢獻量，即

若迭代過程中存在則

否則其中，

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，所述步驟A6中判斷狀態(tài)遷移方向的方法為：

若向左遷移；若向右遷移；否則，保持當前狀態(tài)不變。