蒋伟进 吕斯健 刘跃华 陈君鹏 张婉清

①(湖南工商大学计算机与信息工程学院 长沙 410205)

②(湖南工商大学大数据与互联网创新研究院 长沙 410205)

1 引言

任务分配作为移动群智感知中的关键环节之一，分配的合理性将成为任务完成质量和代价的决定因素之一。为了降低任务分发对移动数据网络的依赖，以降低用户参与者在接收任务时的流量费用代价[1]，以及降低基础移动网络质量对系统任务分发的影响。许多研究者都会将弱网络传输的机会网络(opportunistic networks)[2]引入任务分发模型中，即利用参与者在随机移动过程中的机会接触，通过弱连接进行任务分发以及数据的传输，例如蓝牙、Wi-Fi局域网等。但是考虑到当前感知任务类型的多样性，任务信息内容通常含有视频、音频等资料。传统机会网络传输的随机不可靠性以及较低的传输速率，通常无法较好地满足复杂任务的分发质量需求。首先在现有的大多数研究中，大都是在忽略所传输的任务信息大小的前提下进行的，没有也无法对节点之间的接触时间、距离进行考虑和衡量。然而随着技术的发展，图片、视频等媒体信息早已融入人们的互联网生活，任务信息中同样如此。在现有技术中机会网络进行短距离接触传输时大多通过蓝牙等低功耗低速率传输手段，当面对传输视频、图片等较大数据时需要保持较长的接触时间才能保证传输质量。然而在实际情况中，机会网络节点的接触时间是难以估计的。……