[發明專利]基于損失厭惡和錨定效應的群智感知系統激勵方法及設備

在審

• 申請號: 202010093104.7
• 申請日: 2020-02-14
• 公開（公告）號: CN111260417A
• 公開（公告）日: 2020-06-09
• 發明（設計）人: 劉佳琦;張碩;李登;曾志文
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/10
• 代理公司: 長沙軒榮專利代理有限公司 43235
• 代理人: 李喆

本發明提供了一種基于損失厭惡和錨定效應的群智感知系統激勵方法、設備及存儲介質，通過引入損失厭惡理論，利用求助者節點的損失厭惡設置補償，彌補參與者感知成本時帶來的損失，并且吸引求助者在失敗后繼續尋找新任務，減少求助者的退出，從而提高平臺的合作率；其次，引入錨定效應，通過設置參照點，激勵閑置節點成為幫助節點，幫助求助者節點完成那些已經執行過而沒有執行完的任務，提高任務完成率。

技術領域

本發明涉及群智感知技術領域，特別涉及一種基于損失厭惡和錨定效應的群智感知系統激勵方法及設備。

背景技術

群智感知是收集傳感數據并提取關于感興趣區域的有用信息的新穎范例。群智感知的應用包括環境監測：使用手機監測噪音級別，判斷是否有噪音污染；交通和導航：收集當地交通狀況，為駕駛員提供實時交通狀況或者尋找停車位；以及公共安全等方面。雖然應用廣泛，逐漸成為國內外學者的研究熱點，但同時也面臨一系列的問題與挑戰。

基本的群智感知框架，主要由兩部分組成，(i)服務器(平臺端)用來提供必要的組件系統和操作；(ii)用戶(參與者)利用他們攜帶的移動設備來感知平臺端需要的數據。由于群智感知的任務參與者都必須消耗自己的資源(流量、能量和時間等)來完成任務，所以激勵機制是群智感知中必不可少的。

現有的大多數激勵機制主要側重于激勵節點本身通過最大限度利用自身資源來完成任務，然而在群智感知中，普遍存在節點在執行過程中受到自身資源的限制(如：手機電量不足，數據流量不夠，時間不充裕等)，使其無法完成任務，從而丟棄該任務的情況。在這種情況下，任務不得不被放棄，到下一輪任務發布和分配的流程中，才有可能會被新的參與者重新執行。這樣極大的影響了針對節點本身的激勵機制的激勵效果。所以，當前有許多激勵機制在激勵求助者節點本身盡可能完成任務的同時，更側重于激勵幫助節點來協助求助者節點完成剩余部分的感知任務，以提高任務的完成率。

然而，當前激勵機制普遍存在以下兩個問題。首先，只有完成任務部分的成本才被視為求助者的損失。其次，當存在多個未完成的任務時，總是假定參與者會選擇一個將帶來最大的效用。現行的激勵機制沒有考慮到參考點的重要性，而參考點可以改變閑置參與者(即潛在的幫手)的選擇。行為經濟學研究表明，損失的評估大于相同數量的收益。因此，求助者對未完成任務的實際損失應該大于已完成部分的成本。

發明內容

本發明提供了一種基于損失厭惡和錨定效應的群智感知系統激勵方法及設備，其目的是為了解決激勵機制普遍存在的只有完成任務部分的成本才被視為求助者的損失和當存在多個未完成的任務時，總是假定參與者會選擇一個將帶來最大的效用的問題。

為了達到上述目的，本發明的實施例提供了一種基于損失厭惡和錨定效應的群智感知系統激勵方法，包括：

步驟1，在參與者無法完成階段任務時，向群智感知系統的平臺尋求援助，上傳參與者已完成的數據包，并向所述平臺告知剩余任務量；

步驟2，根據任務求助率閾值與所述參與者已完成的數據包相比較，若所述數據包的數值大于等于所述任務求助率閾值，則所述參與者求助成功，成為求助者，若所述數據包的數值小于所述任務求助率閾值，則所述參與者求助失敗；

步驟3，根據所述求助者的已完成的數據包，計算所述求助者的補償因子和補償量，通過放大損失補償金的厭惡，評估補償金對自身參與意愿的影響；

步驟4，若受到損失厭惡的影響，求助者節點決定參與下一輪的任務，并通過求助者算法，挑選求助者，評估平臺參與率；

步驟5，根據所述剩余任務量計算錨定因子，發布未完成的任務，招募幫助者來完成所述未完成的任務；

步驟6，根據幫助者任務算法，將求助者節點剩余未完成任務的任務量錨定獎勵，根據實際的獎勵來組合成幫助性任務發布給閑置節點，在愿意成為幫助者的節點中，判斷節點是否在未完成任務的規定范圍內，不在范圍內的排除，在范圍內的利用貪婪算法找出最合適的節點成為幫助者；