基于可信工人路径规划的声望检验算法

来源：计算机技术与发展杂志2024年第06期北京时间：

作者：张小欣;刘佳旭;蔡文广;刘超;张贺尧

摘要：针对工人自选择任务模式下无法确定路径规划算法工人可信度的问题,提出了基于可信工人路径规划的声望检验算法。 首先,根据欧氏距离与区域限制对任务进行 k 均值聚类,缩小可信工人候选任务集,从而降低路径规划算法的时间复杂度;其次,提出了利用权值 k 对可信工人路径优化的算法,该算法综合考虑可检验工人数量、距离成本和截止时间计算任务权值,基于任务权值最大化寻找最佳插入位置来建立和更新可信工人的执行路径;最后,通过采用抽查检验的方式对可信工人与普通工人提交数据对比的结果来建立工人声望模型,该模型使用了可信性、不可信性和不确定性三个参数的期望值来描述工人的可靠性。 在模拟数据集和 gMission 真实数据集上对声望检验算法进行实验,结果表明提出的声望校验算法数据采集质量提升 13% ,路径规划算法在保证抽查质量的基础上,可信工人的旅行成本降低 11% 。

关键词：空间众包;聚类算法;路径规划;声望系统;工人自选择任务模式