Q-Learning-Based Hyperheuristic Evolutionary Algorithm for Dynamic Task Allocation of Crowdsensing

Task allocation is a crucial issue of mobile crowdsensing. The existing crowdsensing systems normally select the optimal participants giving no consideration to the sudden departure of mobile users, which significantly affects the sensing quality of tasks with a long sensing period. Furthermore, the...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	IEEE transactions on cybernetics Ročník 53; číslo 4; s. 2211 - 2224
Hlavní autoři:	Ji, Jian-Jiao, Guo, Yi-Nan, Gao, Xiao-Zhi, Gong, Dun-Wei, Wang, Ya-Peng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	United States IEEE 01.04.2023 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	Costs Crowdsensing dynamic optimization Evolutionary algorithms Genetic algorithms Heuristic algorithms hyperheuristic Machine learning Optimization Q-learning Resource management Sensors Strategy task allocation Task analysis
ISSN:	2168-2267, 2168-2275, 2168-2275
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!