发明专利已授权

一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法

📄 申请号：CN202111107795.2 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2021-09-22

公开号

CN114021695B

公开日

2025-09-19

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_092

IPC 分类号

G06N3_092 , G06N3_084 , G06N7_01 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法强化学习群智感知

应用场景

智慧城市, 环境监测, 交通监测, 公共安全, 移动数据采集

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摘要

本发明涉及一种基于深度强化学习的群智感知激励机制方法，获取参与者位置和移动轨迹信息，将参与者移动过程建模为马尔可夫决策过程，采用深度强化学习预测其在下一个激励周期内的移动轨迹，预测参与者在下一个激励周期结束时的位置分布，通过计算参与者的预测位置分布与数据请求方提供的感知数据目标分布的相对熵，选择大于相对熵阈值区域内的参与者进行激励。本发明避免在同一时间段内对所有参与者进行激励、对同一个参与者在所有激励周期内都进行激励，合理的激励机制解决群智感知参与者收集到的感知数据分布情况与数据请求方提供的目标数据分布之间差异较大、覆盖质量较低的问题；可被广泛应用于移动群智感知领域，降低激励参与者的成本。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于深度监督和逐步学习的肠道息肉检测方法

当前第 / 件

一种CeOₓ/MC纳米片材料的制备方法和应用

同领域国内专利 · IPC: (G06N3_092)

G06N3_00 G06N3_006 G06N3_008 G06N3_02 G06N3_04 G06N3_042 G06N3_043 G06N3_044 G06N3_0442 G06N3_045 G06N3_0455 G06N3_0464 G06N3_0475 G06N3_048 G06N3_049 G06N3_0495 G06N3_0499 G06N3_06 G06N3_063 G06N3_065 G06N3_067 G06N3_08 G06N3_082 G06N3_084 G06N3_086 G06N3_088 G06N3_0895 G06N3_09 G06N3_092 G06N3_094 G06N3_096 G06N3_098 G06N3_0985 G06N3_12 G06N3_126 覆盖35个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：21 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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