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雇佣前的影响:策略环境下基于物联网众包的两层激励相容机制

计算机科学与博弈论 2023-04-04 v2

摘要

在众包中,一群普通人被请求执行任务并因此获得一些激励。本文将一种具有多个异构任务与多个物联网设备(作为任务执行者)的众包场景研究为一个两层过程。在所提模型的第一层中,假设大量物联网设备并不知晓雇佣过程,而通过其社交连接被知晓。每个物联网设备报告其提供服务所收取的费用(私有值)。参与的物联网设备是理性且策略性的。第一层的目的是在支付给通知者的总报酬受预算约束下,选择一部分物联网设备作为初始通知者以最大化被通知的物联网设备数量。为此,提出了一种激励相容机制。在第二层,利用单峰偏好的思想确定一组优质物联网设备。第二层的下一个目标是为发布任务雇佣优质物联网设备。为此,每个优质物联网设备报告其私有估值及其偏好的任务包。第二层假设物联网设备的估值满足总替代准则且为私有。对于第二层,分别独立设计了用于确定优质物联网设备以及用于雇佣并确定其报酬的真实机制。理论分析表明,所提机制在计算上高效、真实、正确、预算可行且个体理性。仿真基于真实性、预算可行性与运行时间,与基准机制对比以衡量所提机制的有效性。

关键词

引用

@article{arxiv.2303.05062,
  title  = {Influence before Hiring: A Two-tired Incentive Compatible Mechanism for IoT-based Crowdsourcing in Strategic Setting},
  author = {Chattu Bhargavi and Vikash Kumar Singh},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2303.05062},
  year   = {2023}
}

备注

40 pages, 21 figures, Changed Figure 1, Simulation results are added, Conclusion and future works stretched a bit