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任務分發(fā)作為實現(xiàn)群智感知的重要環(huán)節(jié)，為了激勵更多用戶參與數據的采集和共享，已有研究通常利用機會網絡進行任務擴散并降低參與者的執(zhí)行成本，但在節(jié)點選擇過程中并未充分考慮感知任務的多樣性將對節(jié)點接觸時間、參與數量、感知區(qū)域類型等帶來的挑戰(zhàn)?；诖?，該文利用城市中公交載體的軌跡可預測、活動覆蓋范圍大、乘客節(jié)點自主聚集且交互時間有保證等優(yōu)勢，提出了一種基于公交系統(tǒng)的任務差異化分發(fā)方法。首先，利用泰森多邊形的劃分思想，實現(xiàn)感知任務與目標區(qū)域的合理覆蓋。其次，對感知區(qū)域內一定預算約東下的任務差異化分發(fā)問題進行分析，并分別提出了兩種分發(fā)算法：基于覆蓋差異的分發(fā)算法（COV-DA）和基于擴散差異的分發(fā)算法（SPR-DA）。最后，利用真實數據集，通過仿真實驗從分發(fā)準確性和平均移動距離對兩種算法的性能進行比較分析實驗結果表明，SPR-DA算法具有更好的分發(fā)準確性，而使用 COV-DA算法時，移動節(jié)點在完成任務時則需要更短的移動距離。
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