抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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スマートデバイスを運ぶインテリジェントエージェントによるクラウドソーシングは,近年ますます普及している。それは,大気汚染レベル,道路交通情報,その他のような実際の生活応用の広範囲なリストを満たす。文献では,これはモバイルクラウドソーシングまたはモバイルクラウドセンシングとして知られている。本論文では,議論されたセットアップは複数のタスク要求者(またはタスクプロバイダ)と複数のIoTデバイス(タスク実行者として)から成り,そこでは各タスクプロバイダが複数の均一センシングタスクを持っている。タスク要求者の各々は,プラットフォームに対する均一センシングタスクの数とともに入札する。他方では,著者らは,そのサービスを伝えるためのアスク(充電)と,それを実行できるセンシングタスクの数を報告する複数のIoTデバイスを持つ。タスク要求者とIoTデバイスの評価は個人情報であり,両方とも戦略的に行動するかもしれない。本文でなされた1つの仮定は,エージェント(タスクプロバイダとIoTデバイス)の入札とインクが限界リターン基準の減少に従うことである。本論文では,IoTデバイスをタスク要求者によって運ばれるセンシングタスクに割り当てるために,IoTデバイスの品質も考慮して,真のメカニズムを提案した。この機構は,真実で,予算バランス,個々の合理的,計算的に効率的で,事前フリーである。ベンチマーク機構に対して提案したメカニズムの性能を測定するためにシミュレーションを行った。コードと合成データはhttps://github.com/Samhitha Jasti/QUAD Implementationで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】