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公开(公告)号：CN115062917B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210563400.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种面向异构空间众包的环境驱动型任务分配方法，考虑参与者和任务的时空约束、不同的感知约束以及异构空间众包环境的动态性，将大规模全局任务分配问题转化为基于多区域优化的任务分配问题。具体过程为：根据任务与参与者的时空特征、匹配程度构建可用的任务分配区域，并为每个区域设置代理；其次，基于离散化软演员评论家算法和集中式训练分散化执行框架对区域代理进行训练，使得区域代理可以选择合适的参与者，并不断学习和优化任务分配结果，以适应异构空间众包环境动态性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115062917A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210563400.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种面向异构空间众包的环境驱动型任务分配方法，考虑参与者和任务的时空约束、不同的感知约束以及异构空间众包环境的动态性，将大规模全局任务分配问题转化为基于多区域优化的任务分配问题。具体过程为：根据任务与参与者的时空特征、匹配程度构建可用的任务分配区域，并为每个区域设置代理；其次，基于离散化软演员评论家算法和集中式训练分散化执行框架对区域代理进行训练，使得区域代理可以选择合适的参与者，并不断学习和优化任务分配结果，以适应异构空间众包环境动态性。
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公开(公告)号：CN115099565B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210553523.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及一种面向异构群智感知的多参与者选择方法，具体过程为：对于异构群智感知背景下的异构参与者：人类参与者、无人车和固定传感器，首先给出统一的感知能力及成本的定义和量化方法。对于感知区域，根据其中待收集感知数据的POI、障碍物以及充电站等分布情况，综合考虑时间和空间特征，提出了基于GraphSAGE的子区域划分方法。最后结合子区域的时空特性和异构参与者的属性，提出了一种基于深度强化学习中近端策略优化算法的异构参与者选择算法来解决子区域的协作调度问题，以最大化感知数据收集率和感知数据平衡性，最小化感知数据成本为目标，实现异构群智感知下异构参与者的有效协同。
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公开(公告)号：CN115134776A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210578963.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供一种面向移动边缘计算的无人机计算卸载方法。首先，通过分析所有终端设备的状态信息，包括可计算的电池容量、设备的CPU频率，来衡量终端设备的计算能力，然后根据终端设备的位置和计算能力来划分计算区域，无人机选择合适的区域执行计算卸载任务。其次，每个无人机负载一个区域的计算卸载任务，每个终端设备可以将计算任务卸载给无人机或有无人机卸载给附近的基站执行，通过部分卸载方法对终端设备、无人机、基站三方进行卸载决策。最后针对无人机上的任务使用双队列按照截止日期进行优先级排序，让实时任务优先执行。本发明方法减少了总的任务执行时间，大大提高任务完成率。
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公开(公告)号：CN115099565A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210553523.3
申请日：2022-05-20
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种面向异构群智感知的多参与者选择方法，具体过程为：对于异构群智感知背景下的异构参与者：人类参与者、无人车和固定传感器，首先给出统一的感知能力及成本的定义和量化方法。对于感知区域，根据其中待收集感知数据的POI、障碍物以及充电站等分布情况，综合考虑时间和空间特征，提出了基于GraphSAGE的子区域划分方法。最后结合子区域的时空特性和异构参与者的属性，提出了一种基于深度强化学习中近端策略优化算法的异构参与者选择算法来解决子区域的协作调度问题，以最大化感知数据收集率和感知数据平衡性，最小化感知数据成本为目标，实现异构群智感知下异构参与者的有效协同。
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公开(公告)号：CN115134776B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210578963.4
申请日：2022-05-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , H04W4/40 , H04W72/566 , G06F9/50 , G06F18/23213 , H04W84/06
Abstract: 本发明提供一种面向移动边缘计算的无人机计算卸载方法。首先，通过分析所有终端设备的状态信息，包括可计算的电池容量、设备的CPU频率，来衡量终端设备的计算能力，然后根据终端设备的位置和计算能力来划分计算区域，无人机选择合适的区域执行计算卸载任务。其次，每个无人机负载一个区域的计算卸载任务，每个终端设备可以将计算任务卸载给无人机或有无人机卸载给附近的基站执行，通过部分卸载方法对终端设备、无人机、基站三方进行卸载决策。最后针对无人机上的任务使用双队列按照截止日期进行优先级排序，让实时任务优先执行。本发明方法减少了总的任务执行时间，大大提高任务完成率。
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