[發(fā)明專利]一種群智感知的多任務動態(tài)多目標進化分配方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202310509245.6 | 申請日： | 2023-05-08 |
| 公開（公告）號： | CN116541148A | 公開（公告）日： | 2023-08-04 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 吉建嬌;郭一楠;楊瀟;陳國玉 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國礦業(yè)大學 |
| 主分類號： | G06F9/48 | 分類號： | G06F9/48;G06N3/006 |
| 代理公司： | 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 張聯(lián)群 |
| 地址： | 221116 江蘇*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 種群 感知 任務 動態(tài) 多目標 進化 分配 方法 | ||
1.一種群智感知多任務的動態(tài)多目標進化分配方法，其特征在于，包括以下步驟：
(1)按任務發(fā)布者對感知數(shù)據(jù)的時空粒度要求，將目標感知時段、目標感知區(qū)域Sa分割為多個時段和一組子區(qū)域，讓每個感知任務由移動用戶們通過在不同時段前往各個子區(qū)域收集感知數(shù)據(jù)協(xié)作完成；
(2)給出移動用戶執(zhí)行任務的獎勵計算方法，定義群智感知多任務動態(tài)多目標分配問題的優(yōu)化目標、約束條件，構(gòu)建群智感知多任務動態(tài)多目標分配模型；所述群智感知多任務動態(tài)多目標分配問題的優(yōu)化目標：就是最大化所有感知任務的平均感知質(zhì)量以及所有感知任務的平均剩余預算，所述約束條件包括每個感知任務的感知質(zhì)量必須大于該感知任務對應可接受的最低質(zhì)量閾值，每個移動用戶在每個時段內(nèi)承載的任務數(shù)量不超過該移動用戶對應最大任務承載量，每個感知任務在每個子區(qū)域內(nèi)被分配的移動用戶滿足數(shù)量要求；
(3)對步驟(2)中的群智感知多任務動態(tài)多目標分配模型，基于歷史Pareto最優(yōu)解集POSt-1，執(zhí)行任務相似性引導的種群初始化策略，生成有潛力的初始種群Pop；
(4)基于所得初始種群Pop，多目標進化算法采用問題特定的進化算子生成子代種群，并綜合考慮可行性和多樣性更新種群位置，迭代執(zhí)行生成子代種群、更新種群位置，直到滿足最大迭代次數(shù)G，輸出第t個時段的Pareto最優(yōu)解集POSt。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種群智感知多任務的動態(tài)多目標進化分配方法，其特征在于：步驟(1)中：所述目標感知區(qū)域Sa按空間粒度要求被分割為互不重疊的P個子區(qū)域，表示為Sa＝{sa1,sa2,…,saP}，滿足∪isai＝Sa且sai∩saj＝φ；同時，目標感知時段按時間粒度要求被劃分為多個等長的時段，第t個時段有Mt個待分配感知任務，表示為Ta(t)＝{ta1,ta2,…,taMt}，有Nt個可用移動用戶，記為U(t)＝{u1,u2,…,uNt}。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息，商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于中國礦業(yè)大學，未經(jīng)中國礦業(yè)大學許可，擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購買此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作，請聯(lián)系【客服】
本文鏈接：http://www.szxzyx.cn/pat/books/202310509245.6/1.html，轉(zhuǎn)載請聲明來源鉆瓜專利網(wǎng)。
