面向异构效用的移动群智感知多目标任务分配

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摘 要：当前移动群智感知（MCS）任务分配往往只考虑工人或平台单方面的效用，并且效用的构成也不够全面。因此基于工人信誉指数和任务熟练指数，设计了工人和平台两方面的异构效用机制，并提出一种双种群竞争的多目标进化算法（DCMEA）来获得最优的工人和平台异构效用。该算法首先通过随机贪婪初始化种群，然后使用二元竞标赛算法将种群划分为胜者种群和败者种群，并针对每个种群采用不同的进化策略。（剩余17081字）

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