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龙图腾网获悉泉州师范学院申请的专利基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法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：CN119205224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411136044.7，技术领域涉及：G06Q30/0273；该发明授权基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法是由彭振龙;吴恩慧设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，包括：对多目标群智感知系统进行数学建模，并基于反向拍卖建立包含平台效用、用户效用的社会福利数学模型；根据预算有限的约束条件，构建社会福利最大化优化目标；获取用户在每个时隙的地理位置和提交的数据质量；提取用户特征并聚类；基于深度强化学习，设计动态激励机制算法，选择合适的用户参与任务并支付相应报酬。本发明在有限的预算条件下，同时优化任务区域覆盖率、平台效用和用户效用，实现社会福利最大化；并且能够根据用户移动轨迹和数据质量的随时间变化，动态地选择用户并提供合适的报酬，提高了群智感知系统的适应性和总体效率。

本发明授权基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法在权利要求书中公布了：1.基于反向拍卖的多目标移动群智感知激励机制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：对多目标群智感知系统进行数学建模，并基于反向拍卖建立包含平台效用、用户效用的社会福利数学模型； 步骤2：根据预算有限的约束条件，构建社会福利最大化优化目标； 步骤3：获取用户在每个时隙的地理位置和提交的数据质量； 步骤4：采用自适应共振法ARM对用户特征提取并聚类，该自适应共振法ARM集成了ART网络和剪枝机制，ART网络由输入层、输出层、自底向上和自顶向下全连通的链路组成；输入层由用户访问矩阵和用户声誉矩阵组成，输出层的每个节点代表一个分类的集群CL，每个参与者被分配到一个相应的节点；输入层和输出层有两个完全方向的连接：自下而上的网络权值用Wb表示，自上而下的网络权值用Wt表示；具体过程如下： 步骤4.1：将用户访问矩阵和用户声誉矩阵拼接成|W|×|Z|+1维的特征矩阵CtW，其中W表示获胜集，Z表示网格集合； 步骤4.2：将特征矩阵CtW每一行作为用户的特征输入自适应共振网络，并计算各个节点与输入向量的匹配程度： net[h，i]表示第h个集群CL与用户i的匹配程度； 步骤4.3：选取匹配程度最大的节点h*； 步骤4.4：计算节点h*与用户特征的相似度： 步骤4.5：将相似度与设定的阈值进行比较，如果大于阈值，则更新网络权值；否则遍历所有其他输出节点，寻找相似度大于阈值的节点；如果输出层中的所有节点都不符合要求，则增加一个新的分类节点，并将用户分配到该类别中；如果输出层节点总数超过m，则启动剪枝机制； 步骤5：基于深度强化学习，设计动态激励机制算法，选择合适的用户参与任务并支付相应报酬；动态激励机制算法包括： 步骤5.1：用随机网络参数ω初始化网络Qωs,a，其中s表示环境状态，a表示动作； 步骤5.2：复制与ω相同的参数给ω-，并初始化目标网络 步骤5.3：初始化经验回放池； 步骤5.4：生成经验数据存入回放池； 步骤5.5：从回放池中随机采样进行训练。

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