基于任务协同的移动群智感知方法研究的任务书.docx

基于任务协同的移动群智感知方法研究的任务书
一、研究背景和意义
移动群智感知（MobileCrowdsensing，MCS）是一种新兴的感知模式，它利用移动设备的传感器和计算资源，结合人群智慧，实现传感数据的收集和处理。在智慧城市、环境监测、健康管理等领域，MCS已经得到了广泛的应用。然而，当前MCS存在的问题是任务分配不科学、任务执行效率低下等问题，需要进一步优化MCS的任务协同机制，提高MCS的效率和性能。
任务协同机制是MCS中的关键技术之一。具体来说，任务协同应该包括任务分配、任务执行、任务结果处理等三个方面。首先，在任务分配方面，需要考虑任务的类型、任务的数量、任务的优先级等因素，实现任务的公平分配和有效调度。其次，在任务执行方面，需要建立一个高效的数据采集和处理模型，利用多个移动设备协同完成任务，提高任务完成速度和结果质量。最后，在任务结果处理方面，需要考虑结果的可靠性、准确性和实时性，将完成的任务结果及时上传到云端服务器，提高数据的利用价值。
本研究的目的是通过优化MCS的任务协同机制，以提高MCS的效率和性能。具体来说，需要解决以下问题：
1.基于任务协同的移动群智感知中的任务分配问题：如何根据任务类型、任务量、任务优先级等多个因素制定科学的任务分配策略，提高任务分配的效率和公平性？
2.基于任务协同的移动群智感知中的任务执行问题：如何设计高效的任务执行模式，实现多个移动设备协作完成任务，提高任务执行的效率和结果质量？
3.基于任务协同的移动群智感知中的任务结果处理问题：如何保证任务完成结果的可靠性、准确性和实时性，提高数据利用价值？
二、研究内容和方法
为了解决上述问题，本研究提出了一种基于任务协同的移动群智感知方法。研究内容和方法如下：
1.基于任务协同的移动群智感知任务分配策略研究
本研究将分析MCS中任务分配的不足之处，提出基于任务协同的任务分配方法。该方法将充分考虑任务的类型、数量、优先级等因素，并建立任务分配模型。通过该模型的优化，实现任务的合理分配和调度。采用该方法，可以提高任务分配效率和公平性。
2.基于任务协同的移动群智感知任务执行模式研究
本研究将基于任务协同的分布式思想，提出一种基于群体协同的数据采集和处理模式。该模式将多个移动设备组成数据采集和处理群体，在线协作完成任务。该模式将采用数据聚合和压缩技术，实现数据的高效传输和处理。通过该模式的落地实现，可提高任务执行效率和提高数据处理效率。
3.基于任务协同的移动群智感知任务结果处理策略研究
本研究基于数据安全、实时性、准确性、价值等几个维度，建立任务结果处理策略。该策略将充分考虑任务结果的特点和用途，分析结果的可靠性、准确性和实时性。在任务结果的处理过程中，该策略将采用专业的算法和技术，确保数据的处理和利用的价值。
三、预期研究成果
通过本研究的实现，预期能够获得以下成果：
-建立基于任务协同的移动群智感知任务分配模型，实现任务的科学分配和调度，从而提高任务分配效率和公平性；
-创新基于任务协同的移动群智感知任务执行模式，实现多个移动设备协同完成任务，提高任务执行效率和数据处理效率；
-设计基于任务协同的移动群智感知任务结果处理策略，提高任务结果的可靠性、准确性和实时性，提升数据价值。
四、预期完成时间
本研究计划于2022年7月至2023年6月完成。
五、关键技术与难点
本研究关键技术与难点主要集中在以下几个方面：
-建立基于任务协同的移动群智感知任务分配模型，实现任务的科学分配和调度，要充分考虑任务分配的效率和公平性；
-设计基于任务协同的移动群智感知任务执行模式，需要解决多设备间数据处理和传输的问题，以及如何保证任务执行的时间和结果质量等难点；
-创新基于任务协同的移动群智感知任务结果处理策略，对结果的可靠性、准确性和实时性等方面提出效率和优化要求。