Efficient Path Planning and Truthful Incentive Mechanism Design for Mobile Crowdsensing
Notice bibliographique
Résumé
Mobile crowdsensing (MCS) is a promising paradigm for large-scale sensing. A group of users are recruited as workers to accomplish various sensing tasks and provide data to the platform and requesters. A key problem in MCS is to design the incentive mechanism, which can attract enough workers to participate in sensing activities and maintain the truthfulness. As the main advantage of MCS, user mobility is a factor that must be considered. We make an attempt to build a technical framework for MCS, which is associated with a truthful incentive mechanism taking the movements of numerous workers into account. Our proposed framework contains two challenging problems: path planning and incentive mechanism design. In the path planning problem, every worker independently plans a tour to carry out the posted tasks according to its own strategy. A heuristic algorithm is proposed for the path planning problem, which is compared with two baseline algorithms and the optimal solution. In the incentive mechanism design, the platform develops a truthful mechanism to select the winners and determine their payments. The proposed mechanism is proved to be computationally efficient, individually rational, and truthful. In order to evaluate the performance of our proposed mechanism, the well-known Vickrey⁻Clarke⁻Groves (VCG) mechanism is considered as a baseline. Simulations are conducted to evaluate the performance of our proposed framework. The results show that the proposed heuristic algorithm for the path planning problem outperforms the baseline algorithms and approaches the optimal solution. Meanwhile, the proposed mechanism holds a smaller total payment compared with the VCG mechanism when both mechanisms achieve the same performance. Finally, the utility of a selected winner shows the truthfulness of proposed mechanism by changing its bid.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».