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群智感知系统中任务分配算法与激励机制的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第11-18页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-16页
        1.2.1 任务分配研究现状第12-14页
        1.2.2 激励机制研究现状第14-15页
        1.2.3 群智感知应用研究现状第15-16页
    1.3 本文的研究内容与组织结构第16-17页
    1.4 小结第17-18页
2 最小化感知成本的任务分配算法研究第18-37页
    2.1 相关背景与问题模型第18-21页
        2.1.1 相关背景第18页
        2.1.2 问题模型第18-20页
        2.1.3 计算复杂性分析第20-21页
    2.2 基于贪婪算法的任务分配第21-22页
    2.3 基于遗传算法的任务分配第22-28页
        2.3.1 遗传算法介绍第22-24页
        2.3.2 基于简单遗传算法的任务分配第24-27页
        2.3.3 基于单亲遗传算法的任务分配第27-28页
    2.4 基于蚁群算法的任务分配第28-32页
        2.4.1 蚁群算法介绍第28-29页
        2.4.2 算法设计第29-32页
    2.5 算法仿真及性能分析第32-36页
        2.5.1 仿真场景及参数设置第32-34页
        2.5.2 仿真结果及分析第34-36页
    2.6 小结第36-37页
3 结合拍卖的报酬激励机制研究第37-53页
    3.1 拍卖理论第37-39页
        3.1.1 首价密封拍卖第37页
        3.1.2 次价密封拍卖第37-38页
        3.1.3 反向拍卖第38页
        3.1.4 组合拍卖第38-39页
    3.2 相关背景与问题模型第39-40页
        3.2.1 相关背景第39页
        3.2.2 问题模型第39-40页
        3.2.3 计算复杂性分析第40页
    3.3 激励机制设计第40-47页
        3.3.1 确定竞拍任务组第41-42页
        3.3.2 预处理机制第42页
        3.3.3 决策方案第42-45页
        3.3.4 激励机制性质证明第45-47页
    3.4 机制仿真及性能分析第47-52页
        3.4.1 对比机制第47页
        3.4.2 仿真场景及参数设置第47-49页
        3.4.3 仿真结果及分析第49-52页
    3.5 小结第52-53页
4 基于群智感知的校园信息共享平台第53-64页
    4.1 相关背景第53-54页
    4.2 需求分析第54-56页
    4.3 概要设计第56-58页
    4.4 平台展示第58-63页
    4.5 小结第63-64页
5 结论第64-66页
    5.1 工作总结第64页
    5.2 研究展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
在校期间的科研成果第71页

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