[发明专利]一种基于移动机会网络的群智计算在线任务分配方法

摘要

本发明公开了一种基于移动机会网络的群智计算在线任务分配方法，分别针对最小化独立式任务的平均反馈时间和最小化协作式任务的最长反馈时间两类问题，结合用户相遇规律和计算能力差异，将待分配的任务按平均执行时间排序，任务请求者每与一个用户相遇，执行一次虚拟离线全局分配方法，重复计算并实时更新每个用户对每个任务的预估反馈时间，将任务依次分配给反馈时间最小的用户，但只有结果中属于当前相遇用户的任务真实分配。与下个用户相遇时，重复上述过程，直到所有任务分配完成。理论分析和仿真结果证明，本发明提出的方法能在相同的任务和用户规模下最小化任务完成时间，提高效率，在基于移动机会网络的群智计算场景中具有很强的实用价值。

主权项

1.一种基于移动机会网络的群智计算在线任务分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，初始化任务请求者发布的待分配任务J＝{j1,j2,...,jm,...,jM}，其中，m＝1,…,M，jm代表第m个待分配任务，M为待分配任务的总数；根据待分配任务类型和优化目标，将待分配任务按平均执行时间进行排序，得到有序任务列表；步骤2，初始化候选用户U＝{u1,u2,...,un,...,uN}，其中，n＝1,…,N，un代表第n个愿意参与群智计算任务的候选用户，N为候选用户的总数；根据历史交易记录，计算每个候选用户与任务请求者的相遇参数{λ1,λ2,...,λn,...,λN}和各个候选用户的历史任务执行时间比{p1,p2,...,pn,...,pN}，其中，λn和pn分别代表第n个候选用户与任务请求者的相遇参数和历史任务执行时间比；步骤3，当任务请求者与移动机会网络中某个候选用户un相遇时，对该用户进行在线任务分配，具体为：3‑1，执行离线全局虚拟分配方法，从步骤1得到的有序任务列表中的第一个任务开始，计算所有候选用户对该任务的预估反馈时间，并按从小到大的顺序排序，将第一个任务分配给当前预估反馈时间最小的用户，同时更新该用户的执行等待时间，重新计算所有候选用户对第二个任务的预估反馈时间并从小到大排序，将第二个任务分配给当前预估反馈时间最小的用户，以此类推，直到所有任务虚拟分配完成；3‑2，将步骤3‑1的分配结果中属于候选用户un的任务真实分配给候选用户un执行，其他任务不分配；对已经真实分配的任务和用户进行标记，并从有序任务列表和候选用户中删除；步骤4，当任务请求者与其他候选用户相遇时，重复步骤3的过程，直到所有待分配任务真实分配完成。