群智感知计算/物联网理论与技术前沿丛书

随着物联网和移动互联 网技术的发展，“群智感知 计算”作为一种新的感知模 式应运而生。区别于传统的 传感网感知方式，群智感知 计算利用广泛且自然分布的 持有智能设备的用户作为移 动感知单元，通过群体的广 泛参与、灵活移动、机会连 接实现大规模、无处不在的 感知过程，目前已成为物联 网、移动计算等领域的学科 前沿与研究热点。本书按照 “理论-方法/技术-平台-应用 ”的组织思路，遵循“创新引 领、深入浅出、理论+实践 ”的原则基调，针对群智感 知计算的基本概念、体系架 构、任务优化分配、数据优 选、质量评估、数据移交、 计算平台及典型应用等进行 深入的探讨。本书为物联网 、移动计算、智慧城市等领 域的研究人员、高年级本科 生或研究生等提供了具有创 新性与前瞻性的群智感知计 算最新研究成果和学习参考 。

於志文，博士，教授，博士生导师，国家杰青，国家“万人计划”科技创新领军人才，智能感知与计算工信部重点实验室主任。

第1章 绪论 1.1 背景和意义 1.2 发展历程 1.3 群智感知的两种模式 1.4 主要挑战和研究内容 1.5 国内外研究现状 1.5.1 感知任务分配与激励机制 1.5.2 群智感知数据优选 1.5.3 感知数据移交 1.5.4 群智感知应用 1.6 本书结构 1.7 本章小结 习题 本章参考文献 第2章 群智感知计算的基本概念与体系结构 2.1 基本概念 2.1.1 群智协作方式 2.1.2 感知计算主体 2.1.3 主要研究问题描述 2.1.4 低成本数据采集 2.2 群智感知任务模型 2.3 用户模型 2.3.1 用户角色及特征 2.3.2 需求分析 2.3.3 多侧面用户属性 2.3.4 复杂任务模型分析 2.4 数据模型 2.4.1群智数据产生模式及特点292.4.2群智数据感知方法 2.4.3 群智数据优选与理解 2.5 通用群智感知系统架构 2.6 小结 习题 本章参考文献 第3章 移动群智感知任务单目标优化分配 3.1 面向即时任务的多任务工作者选择 3.1.1 问题分析 3.1.2 问题定义 3.1.3 贪心解法NearsFirst 3.1.4 遗传算法 3.1.5 融合贪心策略的遗传算法（GGA-I） 3.1.6 实验验证 3.2 面向容延任务的多任务工作者选择 3.2.1 问题分析 3.2.2 问题定义 3.2.3 贪心算法MostFirst 3.2.4 融合贪心算法的遗传算法（GGA-U） 3.2.5 实验验证 3.3 基于移动社交网络的群智感知社群化任务分发 3.3.1 问题定义 3.3.2 基于移动行为相似度的社群动态划分