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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于韦纳归因的群智感知任务分配方法、系统及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115392613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210319708.8，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于韦纳归因的群智感知任务分配方法、系统及设备是由刘佳琦;许虎城;李登;曾志文设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于韦纳归因的群智感知任务分配方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于韦纳归因的群智感知任务分配方法、系统及设备，其中方法包括确定参与者的归因偏差因子；根据归因偏差因子的作用，得到对于参与者的最优权重矩阵，并根据最优权重矩阵中各任务权重的大小，确定参与者最优的任务完成顺序；根据参与者对于报酬和不确定性相互作用下的偏好程度，得到报酬不确定性偏好权重；结合最优权重矩阵和报酬不确定性偏好权重，计算出对于参与者的最优任务完成数量；确定最终报酬分配，在对预期完成率和预期报酬进行评估权衡后，确定各地区的报酬补偿因子，报酬补偿因子的确定则是根据各地区的补偿权重决定。本方案不需要提高任务的报酬，就能提高任务完成的覆盖率，提高了群智感知任务的总体完成质量。

本发明授权基于韦纳归因的群智感知任务分配方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于韦纳归因的群智感知任务分配方法，其特征在于，包括： 确定参与者的归因偏差因子，根据参与者的归因偏差因子相关参数计算其对应的归因偏差因子，并在每次任务结束时，根据参与者的完成情况对归因偏差因子进行更新； 确定任务完成顺序，根据归因偏差因子的作用，评估参与者对每个任务的评估权重，得到对于参与者的最优权重矩阵，并根据最优权重矩阵中各任务权重的大小，确定参与者最优的任务完成顺序； 确定报酬不确定性偏好权重，根据参与者对于报酬和不确定性相互作用下的偏好程度，得到报酬不确定性偏好权重； 确定最优任务完成数量，结合最优权重矩阵和报酬不确定性偏好权重，根据参与者的最优可选择项和相关偏好，计算出对于参与者的最优任务完成数量； 确定最终报酬分配，在对预期完成率和预期报酬进行评估权衡后，确定各地区的报酬补偿因子，报酬补偿因子的确定则是根据各地区的补偿权重决定； 参与者的归因偏差因子的定义式为： ； 其中，表示参与者在第t次做任务的归因偏差因子；且，分别表示前一次做任务的收益、前一次做任务的归因偏差因子、归因偏差因子的上限三者对的影响权重；表示归因偏差因子的下限； 其中，归因偏差因子的上限按如下公式进行计算： ； 其中，表示每个任务选择集合的收益，表示所有任务的基本报酬的集合，为两任务间的协方差集合，表示任务选择集合的不确定性的下限； 其中按如下公式进行计算： ； 其中，表示基本报酬，表示任务在任务选择集合中的权重，表示任务总数； 根据归因偏差因子，计算参与者在第t次做任务时的最优权重矩阵，并表示如下： ； 计算最优权重矩阵时所需满足的最优化原则表示如下： ； 其中，表示任务选择集合的不确定性，其可以表示为如下公式： ； 其中，表示任务和任务之间的相关性，表示参与者对于任务的不确定性，表示参与者对于任务的不确定性，分别表示任务和任务在任务选择集合中的权重； 报酬不确定性偏好权重表示如下： ； 其中，表示参与者对于的敏感程度；表示参与者对不确定性的偏好系数。

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