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群体感知与群智计算;;3;;;;;8;;10;;;;;;问题定义
在多任务感知环境下，为提高感知资源的有效利用率，需要对感知能力进行优化组合。感知节点和感知任务的数量关系存在两种情况：感知节点资源匮乏或充足。
研究方案
针对感知节点资源匮乏情况，提出改进的最小费用最大流多任务分配模型，在最小化移动距离的同时，实现任务完成率最大化；
针对感知节点资源充足情况，提出双目标优化的多任务分配方法，最小化移动距离和激励成本。;情况1：感知节点匮乏;最小费用最大流多任务分配模型;为了验证最小费用最大流多任务分配模型的效率，以城市感知任务为背景，采用了法国电信D4D数据集初始化感知节点和感知任务的位置进行实验验证。
实验结果表明，相对于贪婪算法我们提出的模型可以选出完成任务移动距离较短的参与者；当任务个数从10增加到20时，移动距离的减少量从4%提高到了30%。;情况2：感知节点充足;多目标优化的多任务分配方法;为了验证多目标优化的多任务分配方法，采用与实验结果一相同的数据进行实验。
实验结果表明相对于贪婪算法，提出的算法在感知节点充足情况下可最小化移动总距离和激励成本，完成多任务分配。;;;;;;;;;;;;;;36;37;;39;40;;;;;;;47;;References;References;总结
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