基于樹(shù)分解的空間眾包最優(yōu)任務(wù)分配算法

　　隨著配備高保真傳感器的移動(dòng)設(shè)備的普及以及無(wú)線網(wǎng)絡(luò)資費(fèi)的迅速下降，空間眾包成為一種新型的問(wèn)題解決框架，被用于將位置相關(guān)的任務(wù)（如路況報(bào)告，食品配送）分配給工人（配備智能設(shè)備并愿意完成任務(wù)的人）．本文研究空間眾包中最優(yōu)任務(wù)分配問(wèn)題，關(guān)鍵在于設(shè)計(jì)出將每個(gè)任務(wù)分配給最合適的工人的任務(wù)分配策略，以使得完成的總?cè)蝿?wù)數(shù)目最大化，而所有的工人可以在完成所分配的任務(wù)后，在預(yù)期最晚工作時(shí)間之前返回起點(diǎn)，找到全局最優(yōu)分配是一個(gè)棘手的問(wèn)題，因?yàn)樵搯?wèn)題不等于單個(gè)工人的最佳分配的簡(jiǎn)單累加．本文注意到，僅有部分工人存在任務(wù)依賴，因此本文利用樹(shù)分解技術(shù)將工人分割成獨(dú)立的集合，并提出一種帶啟發(fā)式的深度優(yōu)先搜索算法，該算法可以快速地更新啟發(fā)函數(shù)界限，從而高效的對(duì)不可能成為最優(yōu)解分配方案盡早地剪枝，實(shí)驗(yàn)表明，本文所提出的方法是非常有效的，可以很好地解決最優(yōu)任務(wù)分配問(wèn)題．