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在人機物融合的背景下，空間眾包可被視為一種新型的軟件服務。空間眾包是針對于物理世界中與地理位置和時間要素相關的眾包任務，通常要求參與者真實地移動到指定位置執行相應操作，承擔數據收集與感知等任務，并通過移動終反饋操作結果。任務分配是空間眾包中的關鍵技術，其目的是在滿足時空約束條件的前提下選取一個或一組合適的參與者承擔任務的執行。在具有空間位置訪問權限、線下服務使用權限并考慮參與者可用時間與移動范圍約束的空間眾包場景中，單個參與者可能無法完成整個任務的執行，轉而需要一組參與者進行協同合作后才能完成。針對該需求，本文提出了一種基于約束的空間眾包多階段任務分配方法。該方法的核心算法將首先根據兩種不同的優化目標獲取對應的任務路徑集合，然后針對每一條路徑采用從起點和終點雙向選取局部最優的方法遞歸地選擇承擔階段性任務的參與者。通過上述步驟，可高效地將任務分解為一組由不同參與者在符合約束條件時能夠承擔的階段性子任務，以此提高任務完成的概率。最后，我們使用上述算法分別進行了模擬實驗和真實場景實驗。模擬實驗面向隨機生威的參與者數據集，并與基于動態規劃取得全局最優解的算法進行對比。實驗結果表明本文所提算法相比于對比算法具有更好的計算效率。真實場景實驗依賴自主開發的校園空間眾包任務平臺開展。實驗結果表明本文算法能夠在真實任條環境下推導得到參與者可接受的子任務分配決策。
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