群智感知网络中的激励机制设计
摘要 | 第3-5页 |
abstract | 第5-7页 |
第一章 绪论 | 第11-23页 |
1.1 研究背景 | 第11-15页 |
1.2 研究问题 | 第15-18页 |
1.3 研究内容与贡献 | 第18-21页 |
1.3.1 研究内容 | 第18-20页 |
1.3.2 主要贡献 | 第20-21页 |
1.4 论文的章节安排 | 第21-23页 |
第二章 相关研究工作 | 第23-33页 |
2.1 激励机制设计 | 第23-28页 |
2.1.1 基于密封标书拍卖的激励机制 | 第23-25页 |
2.1.2 基于经典博弈的激励机制 | 第25-27页 |
2.1.3 非博弈类型的激励机制 | 第27-28页 |
2.2 任务分配 | 第28-29页 |
2.2.1 考虑空间和时间约束的任务分配 | 第28-29页 |
2.2.2 考虑感知结果质量的任务分配 | 第29页 |
2.3 数据处理与质量管理 | 第29-30页 |
2.4 群智感知应用 | 第30-31页 |
2.5 本章小结 | 第31-33页 |
第三章 考虑地理位置约束的激励机制设计 | 第33-49页 |
3.1 引言 | 第33-35页 |
3.2 问题的建模与定义 | 第35-38页 |
3.2.1 系统模型 | 第35-36页 |
3.2.2 反向拍卖模型 | 第36-37页 |
3.2.3 问题的形式化定义 | 第37-38页 |
3.3 激励机制设计 | 第38-40页 |
3.3.1 WBDP的问题复杂性分析 | 第38-39页 |
3.3.2 解决WBDP的近似算法 | 第39页 |
3.3.3 报酬计算算法 | 第39-40页 |
3.4 理论分析 | 第40-43页 |
3.4.1 个体理性和防欺骗特性 | 第40-42页 |
3.4.2 计算高效性 | 第42页 |
3.4.3 近似比分析 | 第42-43页 |
3.5 仿真实验与性能评估 | 第43-47页 |
3.5.1 仿真实验设置 | 第43页 |
3.5.2 性能评估 | 第43-47页 |
3.6 本章小结 | 第47-49页 |
第四章 考虑任务与智能设备动态特性的激励机制设计 | 第49-65页 |
4.1 引言 | 第49-50页 |
4.2 问题建模与定义 | 第50-53页 |
4.2.1 系统模型 | 第50-51页 |
4.2.2 反向拍卖模型 | 第51-52页 |
4.2.3 问题的形式化定义 | 第52-53页 |
4.3 针对离线场景的激励机制 | 第53-56页 |
4.3.1 中标标书选择问题 | 第54-55页 |
4.3.2 报酬计算问题 | 第55页 |
4.3.3 理论分析 | 第55-56页 |
4.4 针对在线场景的激励机制 | 第56-62页 |
4.4.1 中标标书选择问题 | 第56-57页 |
4.4.2 报酬计算问题 | 第57-60页 |
4.4.3 理论分析 | 第60-62页 |
4.5 仿真实验与性能评估 | 第62-64页 |
4.5.1 仿真实验设置 | 第62页 |
4.5.2 性能评估 | 第62-64页 |
4.6 本章小结 | 第64-65页 |
第五章 面向多个任务发布者的分布式激励机制设计 | 第65-87页 |
5.1 引言 | 第65-66页 |
5.2 问题的建模与定义 | 第66-69页 |
5.2.1 系统模型 | 第66-68页 |
5.2.2 问题的形式化定义 | 第68-69页 |
5.3 解决方案 | 第69-74页 |
5.3.1 分布式拍卖框架 | 第69页 |
5.3.2 拍卖中的策略 | 第69-70页 |
5.3.3 分布式拍卖算法的设计 | 第70-72页 |
5.3.4 一个简单的例子 | 第72-74页 |
5.4 理论分析 | 第74-80页 |
5.4.1 均衡分析 | 第74-76页 |
5.4.2 社群收益的效率分析 | 第76-79页 |
5.4.3 激励问题分析 | 第79页 |
5.4.4 计算复杂性分析 | 第79-80页 |
5.5 仿真验证与性能评估 | 第80-84页 |
5.5.1 仿真实验设置 | 第80-81页 |
5.5.2 性能评估 | 第81-84页 |
5.6 本章小结 | 第84-87页 |
第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
6.1 本文总结 | 第87-88页 |
6.2 展望 | 第88-89页 |
Bibliography | 第89-101页 |
致谢 | 第101-103页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第103-105页 |
攻读学位期间参与的项目 | 第105-107页 |
攻读学位期间申请的专利 | 第107-109页 |