【摘 要】
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群智感知网络相较于传统物联网具有成本低、覆盖广的优点,因此受到学者们的关注并得到了广泛的应用。任务分配是群智感知网络需要解决的重点问题,属于NP难的组合优化问题,利用传统的优化算法来对其进行求解较为困难。群智感知任务分配往往需要同时优化多个目标的值。群体智能优化算法因为其求解成本小,寻优能力强的特性,适合用于求解NP难的组合优化问题。缎蓝园丁鸟优化算法是一种新型群体智能优化算法,在求解单目标的NP
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群智感知网络相较于传统物联网具有成本低、覆盖广的优点,因此受到学者们的关注并得到了广泛的应用。任务分配是群智感知网络需要解决的重点问题,属于NP难的组合优化问题,利用传统的优化算法来对其进行求解较为困难。群智感知任务分配往往需要同时优化多个目标的值。群体智能优化算法因为其求解成本小,寻优能力强的特性,适合用于求解NP难的组合优化问题。缎蓝园丁鸟优化算法是一种新型群体智能优化算法,在求解单目标的NP难的问题时有较好的收敛性和较高的求解精度。因此本文提出多目标缎蓝园丁鸟优化算法,然后建立两种多目标群智感知任务分配模型,并且用多目标缎蓝园丁鸟优化算法求解这两种模型。为了获得性能好的多目标优化算法,本文提出了一种基于非支配解排序以及拥挤度计算的多目标缎蓝园丁鸟优化算法。引入非支配解排序来降低解排序的时间复杂度,通过拥挤度计算保证了目标种群的多样性,加快了算法的收敛速度,同时保证了解集分布均匀。将提出的多目标缎蓝园丁鸟优化算法与多目标遗传算法（NSGA-II）、多目标协方差矩阵进化算法（MO-CMA-ES）、强度帕累托进化算法（SPEA2）、基于参考点的多目标遗传算法（NSGA-III）以及基于平衡适应度的多目标粒子群算法（NMPSO）等三个经典的多目标优化算法在标准测试函数CF1、CF3、CF4与IMOP2上进行对比实验,多种实验评估指标验证了本文提出的多目标缎蓝园丁鸟优化算法求解性能较优。在群智感知网络中考虑到任务平台经济效益与任务参与者成本两方面因素,以最大化群智感知系统平台任务覆盖质量,同时最小化任务激励成本与任务资源损耗为目的,建立以任务覆盖与激励-损耗为优化目标的多目标群智感知任务分配模型。不同于传统的任务分配模型,本文的模型先以任务评价函数来决定任务的优先级,初始化任务分配序列再对目标问题来进行求解。实验证明多目标缎蓝园丁鸟优化算法在求解该任务分配模型上,相较于NSGA-II算法、MO-CMA-ES算法、SPEA2算法以及NSGA-III算法能得到更好的满足目标问题的解决方案。考虑到平台不仅仅需要将任务尽可能覆盖到每一个参与者,也要求参与者在获得较低的利润的同时,尽可能积极的更好的完成任务,以达到群智感知系统平台提高经济效益转化率的目的。从而建立基于任务完成度和任务利润的多目标群智感知任务分配系统模型。在之前模型的基础上,引进任务完成度的概念,能有效改善群智感知系统平台中任务完成质量不高的缺陷。通过实验证明,多目标缎蓝园丁鸟优化算法求解该问题模型能取得更好的目标函数解集。
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