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  • 空间众包中的预测任务分配-数据驱动的方法 PDF 下载

    空间众包中的预测任务分配-数据驱动的方法 PDF 下载

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    移动工人)引起了越来越多的关注。空间众包的主要问题之一是任务分配,它将任务分配 给适当的工作人员。然而,现有的工作通常假设静态离线场景,其中所有工作人员和任务的 时空信息都是先验确定和已知的。对工人和任务的动态时空分布的不清楚往往会导致较差的 分配结果。在本工作中,我们研究了一个新的空间众包问题,即预测任务分配(PTA),其目 的是通过考虑到当前和未来的工人/任务,这些工人/任务动态地进入系统,并且预测未知的 位置。我们提出了一个两阶段的数据驱动框架。预测阶段混合不同的学习模型来预测未来工 人的位置和路线,并设计了一种图嵌入方法来估计未来任务的分布。在分配分量中,我们提 出了大规模应用的贪婪算法和基于图分区分解的最优算法。在两个真实数据集上的广泛实验 证明了我们的框架的有效性。 关键词:预测,任务分配,空间众包 1 导言随着全球定位系统智能设备的普及和无线网络的高可用性,一种新的众包类型使人们能 够作为多模态传感器实时收集和共享各种类型的高保真时空数据,也称为空间众包(SC),引 起了越来越多的关注。具体而言,通过空间众包,请求者可以将空间任务(即拍摄照片/视 频,监视交通状况并报告本地热点)动态地发送给 SC 服务器,并且服务器根据工作人员的 位置和其他约束将其分配给这些任务,称为任务分配。 在 SC 中对任务分配进行了广泛的研究,其中大多数主要基于静态离线场景的假设,即 工人和任务的位置是显式或隐式的先验已知的。然而,在实际场景中,空间众包是一个实时 平台,在这个平台上,工人和任务在预先未知的位置下动态地在线。最近的一些工作探索了 SC 中的在线分配方法,其中新到达的任务根据当前的任务分配[1]-[3]分配给合适的工人。然 而,它们没有考虑到尚未进入该系统的未来工人/任务。 现有的研究表明,大多数人的旅行都是重复的,比如去和离开工作地点,这使得根据她 以前的旅行历史预测工人的位置/路线成为可能[4]。此外,通过分析工作人员执行空间任务 的任务执行轨迹,我们不仅可以了解个人的移动模式,而且可以获得关于她的任务执行行为 的有价值的见解,这可以进一步用于提高空间众包的质量。彭等人[5]是第一个利用历史数 据通过预测下一次实例中工人/任务的空间分布来提高任务分配工人/任务的空间分布。在这 项工作中,我们将在这个方向上更进一步,并使用数据驱动的方法来预测工作人员的位置/ 路线和任务的位置更长的时间,然后基于这个预测优化全局任务分配。 图 1 说明了动态空间任务分配问题的一个例子,其中三个工作人员的路径表示为 Pw1、 Pw2和 Pw3,空间任务显示为{S1,…,S8}。每个路径都是具有时间戳的位置序列(即路径 Pw2的位 置 L82和 L93分别具有时间戳 2 和 3),当前时间实例为 3。每个工人都与她的可到达距离范围 相关联,该距离范围设置为 1.2。此外,每个空间任务,在不同的时间实例中发布和过期, 都被标记为其位置,在那里只执行一次。我们工作中的在线空间众包问题是在当前和未来的 时间戳中向合适的工作人员分配任务,以便最大限度地增加分配任务的总数。

     

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