一种基于物联网的数据采集任务分配方法

1.一种基于物联网的数据采集任务分配方法，应用于感知平台，所述感知平台接收到外界应用发布的感知任务后，根据任务分配方案，选择合适的感知参与者执行任务，收集并整理感知数据，发送给外界应用，获取效益，其特征在于，所述任务分配要解决的问题是在满足感知任务队列稳定性的条件下，通过选择控制和任务分配，使得系统平均效益最大化，其目标函数如下：Q j (t+1)＝max[Q j (t)-r j (t),0]+o j (t)    (3)其中，t是时隙， 是U(t)的期望值，U(τ)是时隙τ感知平台的效益，β表示感知平台执行单位数量任务所能获得的效益，o j (t)是时隙t时j类型任务的感知任务数量，Q j (t)是时隙t平台内类型j的感知任务队列积压向量，r j (t)是任务类型j在时隙t能够被执行的任务数量，o j (t)是在时隙t经过平台选择决策后进入感知平台的类型j的感知任务数量；采用李亚普诺夫优化理论求解在线任务分配的可行解，具体如下：定义李雅普诺夫漂移函数为：drift-plus-penalty函数为：其中，V是一个非负常数，通过调节V值大小可以控制稳定性与效用函数间的比例关系；在每个时隙t，目标函数(1)-(4)的任意一个可行解，均满足以下不等式：其中 根据可行解进行任务分配。 2.根据权利要求1所述的基于物联网的数据采集任务分配方法，其特征在于，每个时隙内到达平台的感知任务类型及数量均不同，时隙t到达感知平台的类型j的感知任务数量O j (t)在每个时隙t都是独立同分布地随机变量，并非所有到达的感知任务都能进入感知平台被执行，感知平台根据前一时隙任务执行情况决定能够进入系统并被执行的任务，即选择决策。 3.根据权利要求1所述的基于物联网的数据采集任务分配方法，其特征在于，为了实现队列稳定，使上界在每个时隙都达到最小，满足以下条件： 4.根据权利要求1所述的基于物联网的数据采集任务分配方法，其特征在于，对于目标函数(1)-(4)，队列Q(t)是稳定的，即所有进入感知平台的感知任务均被执行；当{Q j (t)},j∈{1,…,M}均满足目标函数(1)-(4)时，则移动群智感知系统是稳定的。 5.根据权利要求1所述的基于物联网的数据采集任务分配方法，其特征在于， 随o j (t)线性变化，因此任务分配问题最优解为：当Q j (t)-Vβ<0时，o j (t)＝O j (t)；否则，o j (t)＝0；为了使上界最小，使 最大化，具体方法如下：当Q j (t)+o j (t)≥N时，x ij (t)＝1,i∈{1,…,N},j∈{1,…,M}，即为了实现效益最大化，所有参与者均执行任务；当Q j (t)+o j (t)<N时，选择(Q j (t)+o j (t))个参与者执行队列中的任务。