文献

J-GLOBAL ID：202102289849410983   整理番号：21A0447946

ACOMTA:逆オークションベースのモバイルクラウドセンシングのためのアリコロニー最適化ベースマルチタスク割当アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

ACOMTA: An Ant Colony Optimisation based Multi-Task Assignment Algorithm for Reverse Auction based Mobile Crowdsensing

著者 (2件)： Saadatmand Samad (UNSW Sydney,School of Computer Science and Engineering,Australia) ,  Kanhere Salil S. (UNSW Sydney,School of Computer Science and Engineering,Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： LCN  ページ： 385-388  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： モバイルクロードセンシング(MCS)システムは,データ収集におけるスマートフォンのユビキタス性とセンシング電力を利用する。逆オークションはMCSの人気のあるインセンティブ機構フレームワークであり,参加者がそれらの貢献に対する期待報酬を決定することができる。本論文では,初めて,マルチタスク位置依存逆オークションベースのMCS設定を考え,各タスクが満足されるために特定の量の貢献を必要とすること,参加者はそれらに参加するためにタスク位置に移動する必要があり,そして,目標は,限られた予算を超えない間,各参加者を,満たされたタスクの累積的寄与が最大化されるような方法で,各参加者に割り当てる必要がある。これがNP困難最適化問題であり,それに対する近似アルゴリズムとしてアリコロニー最適化ベースマルチタグ割当(ACOMTA)を提案した。ACOの基本インスタンス化による問題を明らかにし,このアルゴリズムの欠落または早期収束を避けるために,Validランダム経路発生器(VRPG)と呼ばれるアプローチを提案した。広範な実験を通して,提案アルゴリズムは,ランダムベース解と同様に欲張り手法より優れていることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  最適化問題 ,  電力 ,  データ収集 ,  NP困難 ,  *携帯電話 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： *アリコロニー最適化 ,  近似アルゴリズム ,  ユビキタス ,  リバースオークション ,  再生器 ,  *マルチタスク ,  早期収束 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： オークション ,  モバイルクラウドセンシング ,  アリコロニー最適化 ,  マルチタスク ,  割当 ,  アルゴリズム