[发明专利]一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法

权利要求书

1.一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，适用于在城市区域中利用大量的、广泛分布的、来源广泛的各类智能设备上的传感器资源构建大规模智能应用的问题，所述分布式最优拍卖方法针对去中心化群智感知系统进行设计，所述分布式最优拍卖方法在基于区块链系统和智能合约技术构建的公开的和可信的去中心化交易平台上以完全分布式的形式解决任务分配和报酬计算及兑付问题，达到最优化的社会效益，其特征在于，所述分布式最优拍卖方法包括以下步骤：

步骤1、初始时，各参与方在去中心化交易平台上注册；

步骤2、分布式拍卖过程重复进行多轮，每一轮包含以下步骤：

步骤201、初始化拍卖过程，每轮开始时更新参与方的注册信息；

步骤202、需求方发布感知任务需求；

步骤203、劳动者不断提交竞拍标书，降低感知任务的竞拍价格，平台根据竞拍标书确定当前的分配方案和当前各个感知任务的交易价格，交易过程不断迭代直到满足一定停止条件时得到最终的分配方案和交易价格；

步骤204、相关的劳动者根据最终的分配方案执行分配的感知任务并上传感知数据，需求方确认数据后根据最终的交易价格兑付报酬；

步骤205、去中心化交易平台更新每个参与方的可信度评分。

2.如权利要求1所述的一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，其特征在于，步骤201中，更新参与方的注册信息包括增加新参与方、移除注销的或因为可信度低被拒绝的参与方。

3.如权利要求2所述的一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，其特征在于，步骤202中，需求方发布的感知任务需求包含任务描述、初始交易价格，同时支付一笔数额等于两倍初始交易价格的押金。

4.如权利要求3所述的一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，其特征在于，所述步骤203包括以下步骤：

去中心化交易平台维护一个分配方案集合和一个未被分配感知任务的劳动者的集合；此时，分配方案集合为空集，未被分配感知任务的劳动者的集合包含所有的劳动者；之后未被分配感知任务的劳动者的集合中的所有劳动者互相竞争直到被分配某个感知任务，包括：

步骤2031、每个未被分配感知任务的劳动者查询当前所有感知任务的交易价格，如果某个劳动者发现选择任何感知任务都无法获取非负的收益，即任何一个感知任务的报酬都不高于他的成本，该劳动者退出本轮拍卖，通知去中心化交易平台将他从未被分配感知任务的劳动者的集合中移除；

步骤2032、每个未被分配感知任务的劳动者根据自己执行各个感知任务的成本，选择最优的感知任务，并针对这个感知任务提交一个竞拍标书，竞拍标书中包含感知任务序号、竞拍价格，其中，竞拍价格严格低于该感知任务的当前交易价格；

步骤2033、去中心化交易平台根据收到的竞拍标书更新各个感知任务的当前交易价格、分配方案和未被分配感知任务的劳动者的集合；如果存在针对某个任务的竞拍标书，那么选择竞拍价格最低的劳动者作为该感知任务的获胜者，将该感知任务和该劳动者构成的一个分配添加到分配方案替代原有的分配，若该任务此前并没有出现在分配方案中，则无需替代；该感知任务的交易价格更新成当前最低的竞拍价格，获胜的劳动者从未被分配感知任务的劳动者的集合中移除，若有被替代的劳动者，则该被替代的劳动者添加到未被分配感知任务的劳动者的集合；

步骤2034、重复步骤2031至步骤2033直至未被分配感知任务的劳动者的集合变成空集，按照最后的分配方案和交易价格执行交易。

5.如权利要求4所述的一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，其特征在于，步骤205中，去中心化交易平台更新每个参与方的可信度评分，如果参与方的可信度低于设定的阈值，将会被视为无效参与方，并且无法参加后续轮次的交易过程。

6.如权利要求5所述的一种去中心化群智感知系统中的分布式最优拍卖方法，其特征在于，步骤202中，每个需求方的决策是确定初始交易价格，初始交易价格设定为需求方的估值减去一个很小的正数，需求方自行选择随机选取这个正数，这样的决策可以隐藏需求方的私有信息。