移动群智感知网络中信息量最大化的用户选择方法研究

作者：杨朔; 吴帆; 陈贵海

来源：计算机学报, 2019, 1-15.

• 移动群智感知
• 用户选择
• 多臂老虎机问题
• 预算限制
• 空间相关性

移动群智感知网络已经成为一种新型的感知模式,被广泛应用在环境数据收集等多种不同场景。限制群智感知系统效能的一个关键问题在于:如何在一定预算范围内选取最合适的用户来进行感知任务,从而最大化收集到的数据的信息量。这其中的关键挑战包括(i)如何定义量化评价指标衡量数据的信息量、(ii)如何在无先验知识的情况下有效地学习选择每个用户的成本、(iii)如何设计有效的用户选择算法,最大程度地降低算法的累计遗憾。在本文中,我们采用高斯过程建模空间环境,并且提出一个基于互信息信息量衡量指标。为了解决第二、第三个挑战,我们提出有预算限制的多臂老虎机用户选择问题模型,并为静态和动态场景分别设计了理论可证的低累计遗...

• 单位
  上海交通大学