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基于移动社交网络的群智计算任务分配算法研究的任务书
任务书
一、任务背景
随着移动设备普及、移动互联网的快速发展，移动社交网络（MobileSocialNetwork）成为人们日常生活中不可或缺的一部分。相较于传统的社交网络，移动社交网络以移动设备为突破口，将人们联系在一起。同时，随着使用者数量的不断增加，移动社交网络中用户所产生的数据规模呈现爆发式增长，这些数据包含了用户的位置、行为、好友关系等丰富信息，并为群智计算提供了宝贵的数据来源。
群智计算是指利用大规模互连设备（如PC、移动设备、物联网设备等）进行任务分布式计算的过程。目前在移动社交网络上的群智计算主要包括以下方向：基于感知的群智计算、基于社交关系的群智计算、以及基于地理位置的群智计算。而在群智计算任务分配方面，如何在移动社交网络中为任务分配提供一个高效、安全、可靠的算法成为了一个挑战。
二、任务描述
本次任务的目标是针对移动社交网络中的群智计算任务分配问题进行研究。任务分配算法是影响群智计算性能的重要因素之一。通过本次任务的研究，旨在提出一种合适的算法，以实现高效、安全、可靠的任务分配。
任务描述如下：
1.设计一种基于移动社交网络的群智计算任务分配算法；
2.使用Matlab等相关软件进行算法仿真实验，对算法性能进行评估；
3.根据评估结果，对算法进行优化和改进，以达到更好的性能；
4.编写论文，撰写算法研究思路、实验结果以及结论，并在期刊或大会上发表。
三、研究任务
1.调研移动社交网络中的群智计算任务分配算法，分析其优缺点；
2.分析任务分配中的难点问题，提出解决方案；
3.设计和实现基于移动社交网络的群智计算任务分配算法；
4.对算法进行性能评估，比较不同算法的性能差异性；
5.对算法进行优化，改进搜索技术和分配方法，提高算法的效率、可靠性及安全性；
6.编写学术论文，展示研究思路、描述实验结果和算法性能，并在相关领域的重要期刊或大会上发表。
四、任务计划
1.任务调研及方案设计：2周
2.算法实现及仿真实验：6周
3.算法优化及改进：4周
4.论文撰写及提交发表：4周
五、预期成果
1.一篇学术论文；
2.一份完整的研究报告，包括算法研究思路、实验结果以及结论；
3.算法的相关代码和实验数据。
六、参考文献
1.ShuyangLin,ShiqiangWang,MengshuHou,etal.DistributedTaskAssignmentinMobileSocialNetworks.IEEETransactionsonMobileComputing,vol.16,no.6,pp.1608-1620,June2017.
2.XiaoyiWen,XiaolongLi,YouwenZhu,etal.AWhiteningbasedMethodforTaskAssignmentinMobileCrowdSensingSystems.Sensors,vol.19,no.11,2019.
3.HemantRathore,PraveenKumar,XiaohuaJia,etal.TaskSchedulinginMobileCloudComputingEnvironments:AComprehensiveSurvey.JournalofParallelandDistributedComputing,vol.107,pp.195-220,2017.