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任務(wù)分發(fā)作為實現(xiàn)群智感知的重要環(huán)節(jié)，為了激勵更多用戶參與數(shù)據(jù)的采集和共享，已有研究通常利用機(jī)會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行任務(wù)擴(kuò)散并降低參與者的執(zhí)行成本，但在節(jié)點選擇過程中并未充分考慮感知任務(wù)的多樣性將對節(jié)點接觸時間、參與數(shù)量、感知區(qū)域類型等帶來的挑戰(zhàn)。基于此，該文利用城市中公交載體的軌跡可預(yù)測、活動覆蓋范圍大、乘客節(jié)點自主聚集且交互時間有保證等優(yōu)勢，提出了一種基于公交系統(tǒng)的任務(wù)差異化分發(fā)方法。首先，利用泰森多邊形的劃分思想，實現(xiàn)感知任務(wù)與目標(biāo)區(qū)域的合理覆蓋。其次，對感知區(qū)域內(nèi)一定預(yù)算約東下的任務(wù)差異化分發(fā)問題進(jìn)行分析，并分別提出了兩種分發(fā)算法：基于覆蓋差異的分發(fā)算法（COV-DA）和基于擴(kuò)散差異的分發(fā)算法（SPR-DA）。最后，利用真實數(shù)據(jù)集，通過仿真實驗從分發(fā)準(zhǔn)確性和平均移動距離對兩種算法的性能進(jìn)行比較分析實驗結(jié)果表明，SPR-DA算法具有更好的分發(fā)準(zhǔn)確性，而使用 COV-DA算法時，移動節(jié)點在完成任務(wù)時則需要更短的移動距離。
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