[发明专利]一种基于数据质量的移动群智感知在线定价方法和系统

权利要求书

1.一种基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：获取移动群智感知任务，所述移动群智感知任务包括：任务内容，任务预算，质量要求；

S2：对所述移动群智感知任务构建马尔可夫决策过程模型，从所述马尔可夫决策过程模型中选择所述移动群智感知任务的初始价格并发布；

S3：根据基于连续型Actor-Critic算法的策略发布所述移动群智感知任务的质量要求；

S4：获取用户的数据质量、用户的动作选择，根据所述马尔可夫决策过程模型计算招募用户所得到的奖励并确定招募结果；若奖励大于零，则表示成功招募所述用户，支付价格给所述用户；若奖励小于零，则表示未成功招募所述用户；

S5：根据所述招募结果和所述马尔可夫决策过程模型，将标价转移到下一个价格并等待下一个用户到来直到耗尽预算或无更多的用户到来。

2.如权利要求1所述的基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，构建所述马尔可夫决策过程模型包括：构建状态空间、构建动作空间、构建奖励定义和构建转移概率。

3.如权利要求2所述的基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，所述构建状态空间包括：根据所述任务预算对所述移动群智感知任务设置定价集合S＝{s₁,s₂,...,s_m}对集合S进行归一化使其满足0＜s₁＜s₂...＜s_m≤1，且每档定价之间的间隔相等，即为所述状态空间。

4.如权利要求2所述的基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，所述构建动作空间包括：根据所述质量要求对所述移动群智感知任务设置备选质量要求集合A＝{a₁,a₂,...,a_l}所述集合A满足q_min≤a₁＜a₂＜...＜a_l≤q_max，其中q_min和q_max分别定义为用户最小的质量等级与最大的质量等级，所述集合A即为动作空间。

5.如权利要求2所述的基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，所述构建奖励定义如下：

其中，T是一个负常数，为未能招募到合适用户的惩罚项；s是对所述移动群智感知任务的标价，a是对所述移动群智感知任务的质量要求，λ是获取的数据质量与支付价格之间的关系，c是所述用户完成所述移动群智感知任务的成本，q表示所述用户的数据质量。

6.如权利要求2所述的基于数据质量的移动群智感知在线定价方法，其特征在于，所述标价转移到下一个价格按照如下公式进行：

其中，s_t是对所述移动群智感知任务的当前标价，a_t是对所述移动群智感知任务当前的质量要求，c是所述用户完成所述移动群智感知任务的成本，q表示所述用户的数据质量；且s_t-1<s_t<s_t+1；

若所述用户加入所述移动群智感知任务，则所述标价转移至s_t-1，反之转移到s_t+1。