公开(公告)号：CN104640168B

公开(公告)日：2018-10-09

申请号：CN201410734390.5

申请日：2014-12-04

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李凡 ,  宋肖玉 ,  李瑞玲 ,  王昱

IPC: H04W40/04 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明涉及一种基于Q学习的车载自组织网络路由方法，属于物联网通信技术领域。该方法：1)网络中的车辆均装载有GPS全球定位系统，车辆过彼此间传递Hello消息获取邻居节点信息；2)将城市区域划分成相等的网格，每个网格的位置代表一个不同的状态，从一个网格转移到相邻的网格代表一个动作；3)Q值表的学习。4)参数的设定；5)路由选择策略QGrid_G、QGrid_M。新加入网络中的车辆会从邻居车辆那里获得线下学习得到的Q值表，车辆根据消息目的网格查询Q值表就可以获知消息传递的最优下一跳网格。本发明从宏观上考虑车辆最经常行驶的网格序列，从微观上考虑选择最有可能到达最优下一跳网格的车辆，宏观和微观结合的方式有效提高了消息在城市交通网络中的传递成功率。

公开(公告)号：CN108038622A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711431463.3

申请日：2017-12-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 李凡 ,  李文升 ,  宋肖玉 ,  王昱

IPC: G06Q10/06

Abstract: 本发明涉及一种群智感知系统推荐用户方法，属于群智感知系统优化技术领域。包括以下步骤：(1)获取用户历史数据；(2)量化用户、任务特征向量以及建立用户‑任务数据质量矩阵；(3)从原始用户群体中得到任务消息推送群体；(4)对上述推送群体进行最终参与用户的挑选；(5)获取最终参与用户数据，更新用户‑人物数据质量矩阵。对比现有技术，本发明方法充分考虑了用户的个人兴趣偏好，用户完成不同任务数据质量存在差异的问题，从而可以更有效的进行用户推荐；对有兴趣参与任务的用户根据其历史参与的数据质量情况以及当前已选取用户的规模来选取最终参与任务的用户，使得平台既可以保证任务的完成，又可以获得最大的利益。