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J-GLOBAL ID：201802273373939096   整理番号：18A0482515

参加型センシングシステムにおけるインセンティブベース選好と意識型タスク割当【Powered by NICT】

Incentives-based preferences and mobility-aware task assignment in participatory sensing systems

著者 (4件)： Messaoud Rim Ben (Universite Paris-Est, 5 Boulevard Descartes, 77420 Champs-sur-Marne, France) ,  Messaoud Rim Ben (University of La Rochelle, 23 Avenue Albert Einstein, 17000 La Rochelle, France) ,  Ghamri-Doudane Yacine (University of La Rochelle, 23 Avenue Albert Einstein, 17000 La Rochelle, France) ,  Botvich Dmitri (TSSG, Waterford Institute of Technology, Waterford, Ireland)
資料名： Computer Communications (Amsterdam)  (Computer Communications (Amsterdam))
巻： 117  ページ： 71-83  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0443B  ISSN： 0140-3664  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 参加型センシング(PS)システムは,ユーザは種々の現象に関する高品質データに寄与するそれらのデバイスの資源(エネルギー,処理時間)を奉げる意欲に本質的に依存している。本論文では,全センシング時間を最小化する目的でPSシステムにおける参加者の動員の重要な問題を調べた。最初に,ユーザの到着と受容/拒絶モデルを設計した。さらに,タスク割当機構の二変異体を紹介する。インセンティブの有無であった。前者のモデルでは,選好とモビリティを意識したタスク割当のための提案方式,P MATAを高め,ロジット回帰ベース選好モデルを導入した。センシングタスクの数と負荷の関数としてユーザの受容確率を推定した。割当方式の第二の変異体における第三属性として報酬を導入し,ユーザの受容の増加に及ぼすそれらの影響を研究するために二種類のincentivizing政策を提案した。インセンティブであるタスク優先度ベースまたはデータ品質ベースのいずれかであった。全ての提案したアルゴリズムは欲張りベース選択戦略を採用し,全ての検出タスクの平均メイクスパンの最小化を検討した。タスクと関連する負荷の数を変化させながら,実トレースに基づく広範な性能評価を行った。結果は奨励参加者は,より低い平均メイクスパンとより多くの代理のタスクを達成することにより,彼らの約束を強化されていることを証明した。品質ベースincentivizing機構はより優れた性能を実現した専用収支を最小化した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ロジットモデル ,  性能評価 ,  加工時間 ,  *品質 ,  移動度 ,  アルゴリズム ,  優先度
準シソーラス用語： メイクスパン ,  データ品質 ,  高品質 ,  *タスク割当 ,  *参加型センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 参加型センシング ,  タスク割当 ,  インセンティブ機構 ,  選好意識

分類 (3件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  電話・データ通信・交換一般  (ND11010T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 参加型センシング ,  インセンティブ ,  選好 ,  意識 ,  タスク割当