论文研究-一种混合感知场景下周期性感知任务分配的贪心算法 .pdf

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一种混合感知场景下周期性感知任务分配的贪心算法,何阳,刘志晗,在本文中提出了一种结合固定感知和移动群体感知的混合感知模式,既可以保留固定感知节点感知精准稳定的特点,又可以结合移动群体感�
山国武蔹论文在线 空气质量监测 國西部 噪音监测 数据分析 口北部 任务发布者 上传 计算 激励 计算 发布任务 数据采集 数据采集 环境嗑测站A 收集数据 境监测站E 传感器 图1混合感知服条系统应用场景 混合感知场景下周期性感知任务分配模型建立 基础条件描述 混合感知网格中既包含移动感知节点也包含固定感知节点其网格大小为Ⅹ 网格中车辆集合为 }位置坐标集合为{ 其中 分别为其经纬度其感知能力随着与任务点的距离增大而逐渐减小 且随着距离的增加感知能力减小的越快 网格中固定感知节点集合为{ 位置坐标集合为 山国武获论文在线 其中 分别为其经纬度其感知能力同样满 足随着与仟务点的距离増人而逐渐减小且随着距离的增加感知能力减小的越快 任务描述 任务基本定义 任务点在感知区域中需要被执行感知任务的点任务点集合为{ 任务点坐标任务点的经纬度坐标集合为 其中 分别为其经纬度 任务点的任务量每个任务点需要感知体完成的任务数量任务量集合为 感知报酬集合 ●固定感知节点完成相应任务点的感知任务可以获得的报酬: 每辆感知车辆完成相应任务点的感知任务可以获得的报酬 为感知车辆总数为任务点总数 感知体执行任务 感知体对目标任务点执行任务任务可以被完成的量 与感知体的 感知能力的关系为 代表最低感知能力 感知体执行感知任务可以完成的任务总量 ∑ 代表任务点总数 任务点的任务完成量感知体对目标任务点执行感知任务目标任务点的任务被完成 的数量 代表成功执行任务点感知体总数 任务点的任务被完成感知体对日标任务点执行任务任务的总完成量等于任务点的任 务量即 山国武获论文在线 任务完成率任务完成的任务点数目与总任务点数目的比值即 代表此 区域的感知覆盖效果 周期性感知任务 周期性感知任务指的是任务发布者指定了感知区域的大小范围×感知时长感 知时间间隔感知覆盖效果周期性感知任务前后两次感知结果是不相关的且两次感知 时间间隔一般较大当每一个感知时间来临时需要保证此感知区域中被感知的部分占比 达到而每次执行感知任务的感知伓可以不同被覆盖的子区域也可以不同只要覆盖比达 到即可 算法描述 此问题是难问题只有近似解法可以采用贪心算法进行近似求解贪心的过程中每次 选取 最大的感知体其中Δ代表选取此感知体后整体增加的任务完成 量为其感知报酬每轮贪心选择的感知体如果是移动感知车辆则将其加入囗标车牺集合 并累计覆盖率和感知报酬然后更新任务矩阵和侯选车辆集合重复贪心过程直至 预算化完或者候选乍辆集合为空或者达到目标覆盖效果周期性感知仁务每个感知时间的任 务分配算法流程如下 感知车辆集合{ 感知车辆位置巫标集合 感知车辆感知报酬集合 感知车辆感知能力 固定感知节点集合 固定感知节点位置坐标集合 固定感知节点感知能力 仟务点集合为 任务点坐标集合为 山国武获论文在线 任务点的任务量 任务规定的覆盖效果 任务的预算上限 参与构成移动群体感知网络的感知车辆集合覆盖率感知报酬 △ 山国武蔹论文在线 仿真试验 试验设置 由于本文讨论的问题是 问题没有多项式的最优解法本文提出一种贪心算法进 行求解为了进行比较采用任务优先完成算法和随机算法进行对比其中仼务优先完成算法 在每次选取感知车辆时都会优先选取当前能完成最大感知任务的车辆;随机算法每次随机选 取一辆感知车辆通过车辆轨迹数据进行模拟试验对比在给定感知预算前提下不同算法可 以达到覆盖率的高低 试验区域 试验呆用的数摭为微软研究院的北京市出租车轨迹数据选取经纬度范围为 的 的范围作为试验区 域其中固定感知节点选拌奥体中心空气监测站位置坐标为( 试验参数 试验基础参数只体设置如表中所小 表试验基础参数设置 感知报酬 移动车辆感知范闱固定节点感知菏闱仟务点数量 仟务点的仟务量 试验结果分析 根据轨迹坐标统计得到在此感知区域内的感知夲辆总数以及达到感知覆盖上限时选取 的车辆数和时间的关系随机算法选取到没有完成任务贡献的车辆也计入如图所示在不 同的感知时间任务优先完成算法都只选择了最少的感知车辆数贪心算法选取感知车钠数居 中随机算法最多 山国武获论文在线 ■总车辆数■贪心算法任务完成优先算法■随机算法 166 160 148 140 感 103 103 94 78 数 13:00 4:00 16:00 1了:C0 感知时间T 图不同时间感知区域内的感知车辆总数和各算法选择的感知车辆数 当感知时间 时逐渐增大感知任务预算(每次试验相互独立)采用不同算法感 知覆盖率变化如图同定感知节点完成感知任务后感知覆盖率 逐渐增大预算 移动感知乍辆参与感知任务之后整体感知覆盖率上升明显从图中可以看出在未达到感知 区域覆盖率上限时给定感知预算条件下本文提出的贪心算法可以达到相对最高的感知覆盖 率而贪心算法呈现一定的波动性任务优先完成算法相对居中;逐步增大感知预算贪心算法 和仟务优先完成算法对应的感知覆盖率逐渐上升比较稔定而贪心算法整体旱现上升趋势 但有一定波动当感知预算增加到一定数目时贪心算法首先达到感知覆盖率上限其次是仟 务优先完成算法最后是随机算法 一贪心算法一任务完成优先算法—随机負法 0.G 感知覆盖率 C.35 P 0.2 0.1 33232232322832322 惑知任务预算C 图给定感知任务预算条件下各算法的感知覆盖率 周期性感知任务各个感知吋间对应的覆盖率上限如图所示覆盖※上限代衣了此吋刻 感知区域能够达到的最大覆盖率覆盖率上限由此时刻感知区域内的感知车辆数目和对应的 山国武获论文在线 感知能力决定 0.86 0,84 0.8336 0.816 0.82 覆08 0.784 0.7872 率 0.78 P0.76 0.7456 0.74 0.72 0.7 13:00 14;00 15:00 16:00 17;00 感知时间T 图不同时间感知覆盖率上限 在不同时间当感知覆盖率达到上限时各算法对应的感知成本如图所示从图 中可以看出每个感知时间本文提出的贪心算法都能够只用最小的感知成本达到覆盖率上限 旱现较人优势 贪心算法任努完成优先算法随机算法 本 15: ⊥6:00 贪心算法 主先即237即区18 g41447 g794.0斗 感知时间T 图不同时间感知覆盖率达上限时感知成本 给定覆盖率 时每个感知时间达到给定覆盖率所花感知成本各算法对应曲 线如图在给定感知覆盖率的条件下每次试验本文提出的贪心算法都能够以最小的感知成 本达到目标感知覆盖凇而任务完成优先算法和随机算法在达到给定感知覆盖率吋所花费的 感知成本时髙时低但总是高于贪心算法 山国武获论文在线 贪心算法 P=05任务完成优先算法P=0.5随机算法 P=05贪心算法 P=06任务完成优先算法 一P=0.6随机算法 P-0.7贪心算法 P-07任务完成优先算法 P-0.7随机算法 8100.30 /50l.J 6700.00 感030 知61030 成 5900.00 5300.50 4900.30 1700.00 4500.00 430000 4100.30 700.00 3500.0 140 1500 1600 感知时问 图给定感知覆盖率卜每个感知时间各算法对应的感知成本 结论 综合试验结果和分析来看将固定感知节点与移动感知节点相结合可以大幅提升感知区 域的感知覆盖率基于此种混合感知场景本文提出的任务分配贪心算法可以在给定感知预算 条件下相对任务优先完成算法和随杋算法达到最高的感知覆盖率且逐步增大感知预算贪心 算法能达到的感知覆盖率一直报酬相对最高直至达到感知区域的覆盖率上限同时在给定 感知覆盖率的条件下本文提岀的贪心算法也可以只用相对最小的感知成本达到目标感知覆 盖率 参考文献 何宏向朝参肖书成沈鑫杨盘隆苟继彬群智感知恻络研究玑状与发展吉林大学学报信息科学 版 刘云浩群智感知计算中国计算机学会通讯 赵东马华东刘亮移动群智感知质量度量与保障中兴通讯技术 李静林袁泉杨放春车联网群智感知与服务中兴通讯技术 岄婷婷移动群智感知屮服务质量敏感的任务分配算法硏究屮国科学技术大学

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