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一种移动众包系统在线激励机制优化算法

【摘要】 为提高移动众包系统的有效性和可靠性，设计了一套完整的在线激励机制优化算法，针对用户到达和参与任务的异步行为，提出一种改进的多阶段反向拍卖算法，通过在线学习自适应确定密度阈值，动态选择最优用户集，并在每次交易后对用户的信誉进行更新，以指导下次任务分配。仿真结果表明，该优化算法满足计算有效性、利益双方正收益性和真实性，能在一定预算和时间约束下获得更好的性能。

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