长期还是临时？面向移动群智感知与计算的混合工人招募
分布式、并行与集群计算
2024-03-15 v3 新兴技术
摘要
本文研究一种新颖的混合工人招募问题，其中移动群智感知与计算（MCSC）平台在工人参与及其本地工作负载的不确定性下，雇佣工人以服务具有不同质量要求和预算约束的 MCSC 任务。我们提出一个由离线和在线交易模式组成的混合工人招募框架。前者使平台能够通过提前签署合同过度预订长期工人（服务）以应对动态服务供给，其被表述为具有服务质量与预算概率约束的 0-1 整数线性规划（ILP）。此外，受现有不确定性可能导致长期工人无法满足各任务服务质量要求的驱动，我们以在线临时工人招募方案作为备份计划 B 来增强我们的方法，以支持 MCSC 任务的无缝服务供给，这也表示一个 0-1 ILP 问题。为求解这些被证明为 NP-hard 的问题，我们开发了三种算法，即 i) 穷举搜索，ii) 基于唯一索引的带风险感知过滤约束的随机搜索，iii) 基于几何规划的成功凸近似算法，其获得最优或次优解。实验结果证明了我们在服务质量、时间效率等方面的有效性。
引用
@article{arxiv.2206.04354,
title = {Long-Term or Temporary? Hybrid Worker Recruitment for Mobile Crowd Sensing and Computing},
author = {Minghui Liwang and Zhibin Gao and Seyyedali Hosseinalipour and Zhipeng Cheng and Xianbin Wang and Zhenzhen Jiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04354},
year = {2024}
}