近日，煙臺(tái)大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院王瑩潔教授團(tuán)隊(duì)在多空間群智感知任務(wù)分配方向取得重要研究進(jìn)展，相關(guān)成果以“Multi-Space Crowd Sensing Task Allocation: A Dynamic Co-Optimization Framework with Fairness-Aware Reinforcement Learning”為題，發(fā)表在國(guó)際計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)頂級(jí)期刊IEEE Transactions on Mobile Computing（TMC）上。該期刊是中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)（CCF）A類(lèi)推薦期刊，是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域權(quán)威的學(xué)術(shù)期刊之一，期刊的核心主題包括：通信、網(wǎng)絡(luò)和廣播技術(shù)，計(jì)算和處理，信號(hào)處理與分析。
該研究面向快速發(fā)展的三維城市感知應(yīng)用背景，針對(duì)多空間、多類(lèi)型、強(qiáng)動(dòng)態(tài)約束的群智感知任務(wù)分配問(wèn)題，系統(tǒng)性提出了多空間公平感知任務(wù)分配（Multi-Space Fairness Task Allocation，MSFTA）框架，如圖1所示。該研究綜合考慮地面空間、低空空域及地下空間等多維環(huán)境之間的耦合關(guān)系，圍繞空間劃分、任務(wù)調(diào)度、公平性控制等關(guān)鍵難題開(kāi)展深入研究，并創(chuàng)新性地提出動(dòng)態(tài)協(xié)同優(yōu)化方法，顯著提升了感知系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的效率與公平性。
圖1公平感知的多空間任務(wù)分配系統(tǒng)模型
本研究成果以煙臺(tái)大學(xué)為第一完成單位，是在國(guó)家自然科學(xué)基金重大研究計(jì)劃培育項(xiàng)目、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、山東省自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年項(xiàng)目等多項(xiàng)資助下取得的。近年來(lái)，王瑩潔教授團(tuán)隊(duì)在群智感知、多空間協(xié)同、群體智能優(yōu)化等方向持續(xù)開(kāi)展系統(tǒng)化研究，形成了一系列具有國(guó)際影響力的創(chuàng)新成果。
論文鏈接：https://doi.org/10.1109/TMC.2025.3640127
來(lái)稿時(shí)間：12月9日 審核：劉俞斌 責(zé)任編輯：劉運(yùn)正
