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  • 第四章-在线激励机制&离线激励机制

    千次阅读 2019-01-14 09:54:11
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    【前言】随着智能终端的普及,数据海量涌现,如火如荼的大数据时代随之而来。在科技界流传着一种说法,机器学习、众包、云计算三者被称为大数据时代的三大关键技术。而众包作为其中至关重要的一环,主要是用来收集数据,当然也包括数据的预处理操作,例如打标签、做分类、真值估计等。但是,众包中比较核心的问题就是如何激励更多的用户参与到感知任务中?如何提高数据的可靠性和质量?如何在获取数据的同时保证用户的安全隐私?诸如此类问题,学术界展开的深入的讨论,下面我就从现行激励机制的研究大分类来阐述一下具体概念。

    1.何为激励机制

    简单描述,就是一套可以激励具有感知设备的用户加入感知任务,并提交高质可靠的感知数据,获得收益的解决方案,其中我们用数学方法将其具体化,该激励机制是最终目标是参与感知任务的用户可以达到最大收益,平台的效用也能达到最大化。前面的文章我也详细讲过了如何用数学公式表示,有兴趣的可以移步文章:第一章-走近群智感知,辨识庐山真面目

    2.何为离线激励机制

    图一 离线激励机制

     

     离线激励机制,online incentive mechanism,通俗的讲,就是在平台的任务开始之前,利用拍卖、博弈等手段,对所有任务进行分配,任务结束以后支付报酬。当然该种激励机制的前提是所有用户从开始执行感知任务一直到任务结束,会一直在感知任务的区域,会持续不断的上传数据,不会中途离开,也就是通常所说的“truthful”的用户。结合上图,具体来说,分为以下几个步骤:

    1.平台发布感知任务以及任务的具体要求。

    2.用户对上述任务进行投标,按照平台要求的指定格式进行提交,包括感知时间、具体的报酬以及一些其他信息。

    3.平台采用贪心或者动态规划等算法,根据上述用户上传的报酬等进行选择获胜者。

    4.选择出最终的获胜者,然后通知用户,获胜者开始上传数据。

    5.上传数据完成后,平台支付报酬给参与任务的用户。

    3.何为在线激励机制

    图二 在线激励机制

     

    在线激励机制,online incentive mechanism,简单来讲,就是根据用户的参与情况、任务完成情况、数据上传质量、所花费成本等因素,由平台实时决策,对用户的最终所付报酬进行动态调整过程。结合上图,具体来讲,分为一下几个步骤:

    1.任务发布者发布他的感知任务,即需求,其中需求中包含对任务的一些描述和对参与用户的一些基本要求,例如所需的数据量和质量,任务截止日期和预算等。

    2.平台根据参与用户的分布,自动将感测区域按照某种规则进行划分。

    3.同时,平台根据请求感知的剩余任务数和剩余的任务预算逐个选择参与者。 

    4.平台根据上一步的决策出来的获胜用户,发布通知给他们,然后参与用户在他开始提供数据之前请求回复;

    5.如果平台决定接受他的请求,开始执行任务。平台在收到传感数据后,根据数据的质量等决策依据,对用户提供奖励。

     

    4.写在最后

    本文是题主主要研究博弈论与群智感知领域,看到该部分内容的时候,觉得收获颇多。故再次将其展示与博客,为了让大家更多的了解群智感知的真面目,另外一方面也会在后来做该方面工作的时候可以继续去补充,希望能和大家共勉,一起去贡献出更精彩的博客!

    注:文章内容引用列表: 

    1.Hui Gao ; Chi Harold Liu ; Jian Tang ; Dejun Yang ; Pan Hui ; Wendong Wang, “Online Quality-Aware Incentive Mechanism for Mobile Crowd Sensing with Extra Bonus”  IEEE Transactions on Mobile Computing,10.1109/TMC.2018.2877459.


    题主只是一个入门的小学生,希望大家多多指教!如果该帖子确实能解决您的问题,望多多留言,谢谢!


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  • 群智感知激励机制

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    1. 概念

    1.1 众包

        众包指的是一个公司或机构把过去由员工执行的工作任务,以自由自愿的形式外包给非特定的(而且通常是大型的)大众志愿者的做法。
        一般众包机制流程:发布者发布发布任务到平台,平台评估工人并向其推荐任务,一般会把同一个任务下发给多个工人,平台获得工人所提交的答案后根据一定规则给工人发放奖励。
    众包机制

    1.2 群智感知及激励机制

        群智感知是结合众包思想和移动设备感知能力的一种新的数据获取模式,是物联网的一种表现形式。群智感知是指通过人们已有的移动设备形成交互式的、参与式的感知网络,并将感知任务发布给网络中的个体或群体来完成,从而帮助专业人员或公众收集数据、分析信息和共享知识。
        受限于感知任务参与者数量不足和提供数据质量不高,群智感知的发展受到了严重的影响。针对这一问题,群智感知激励机制通过采用适当的激励方式(模型),鼓励和刺激参与者参与到感知任务当中,并提供高质、可靠的感知数据。不同的激励方式在不同的场景下,对不同的参与者群体具有不同的激励效用,这使得激励方式的选择和设计变得复杂而困难。

    2. 激励机制综述

        群智感知激励机制研究的主要目标是在服务器平台的管理下激励具有感知设备的持有者(参与者)加入感知项目,并积极参与感知任务,提交高质可靠的感知数据。激励机制可用如下模型表示
    激励机制模型    这里的max是最大化的意思,该模型表示群智感知激励机制(incentive,简称 I),即通过某种激励方式(mechanism,简称 M)达到服务器平台(server,简称 S)和参与者(participants,简称 P)的效用(utility,简称 U)最大。
        目前的研究主要可以分为报酬支付激励 (monetary reward incentive)、娱乐游戏激励(entertainment & gamification incentive)、社交关系激励(social relation incentive)、虚拟积分激励(virtual credit incentive)和混合激励。虽然激励方式不同,但是这些方式都能通过满足参与者的某种需求来提供激励作用,从而达到激励效果。
        简单来说,从回报方式上可以分为金钱式的激励和非金钱式的激励。金钱式的激励主要是通过报酬支付来激励参与者参与,其中最主要的金钱式激励方式是拍卖机制,即通过对参与者对感知数据的报价,选择支付代价较低的参与者子集来完成感知任务。报酬支付激励通过金钱货币的方式回报参与者的感知数据,这是最直接,也是目前主要的激励方式,含有金钱激励方式的机制往往效果更好。非金钱式的激励主要包括娱乐游戏激励、社交关系激励和虚拟积分激励。娱乐游戏激励指通过将游戏策略引入到群智感知系统中,利用游戏的娱乐性和吸引性来激励用户完成感知任务。社交关系激励是指在参与者所处的现有的或者服务器平台构建的某种社会网络关系中,参与者为保持在社交关系中的归属感而受到激励。虚拟积分激励是指参与者会从感知任务中得到虚拟积分作为回报,由虚拟积分转换成的真实货币、某种实物或者由其带来的虚拟回报感会激励用户参与感知任务。

    2.1 报酬支付机制

        报酬支付激励根据侧重点的不同,可以分为以服务器为中心的(server-centric)方式以参与者(user-centric)为中心的方式两种,这两种方式都是以微支付(micro-payment)的方式回报参与者的感知数据。
        以服务器为中心的方式首先需要提前得知所有参与者的信息,如报价、数据质量等,然后从所有参与者中选择支付代价最小、效用最大的一个子集作为支付对象。这种以服务器为中心的支付回报方式主要采用博弈论方法(game theory),其中最主要的是拍卖模型(auction model)。在拍卖模型中,每个参与者有一个报价bi,一个真实估价vi,且bi≥vi,以保证参与者获得非负收益。服务器提前得知报价信息bi,选择报价最低的一部分而不是所有报价的参与者进行任务感知,这样可以减小支付代价。在竞价中,获得感知任务的称为赢标者(winner),反之则为失标者(loser)。

    2.1.1 逆向拍卖(reverse auction,简称 RA)

        逆向拍卖也称为反向拍卖、荷兰式拍卖、减价拍卖或招标系统等,是不同于传统的正向拍卖的一卖方多买方形式。逆向拍卖是指存在一位买方和许多潜在卖方的拍卖形式。在逆向拍卖中,买方会提出自己想要得到的商品,然后等待持有自己想要的商品的卖方的联系,潜在卖方持续喊出更低的价格,直到不再有卖方喊出更低价为止。
        在群智感知系统中,服务器平台是买方,参与者是卖方,服务器平台发布感知任务,参与者以自己完成感知任务希望获得的报酬进行报价,最终,服务器平台选出报价最低的一组参与者作为赢家并支付报酬。逆向拍卖激励方式是一个子集选择问题,即服务器平台在最大化效用的前提下,选择支付代价最小的参与者子集。

    2.1.2 组合拍卖(combinatorial auction,简称 CA)

        在群智感知中,服务器平台可以发布多个任务,每个参与者也可以选择多个任务进行投标,这样,每个参与者可以赢得多个任务的支付。组合拍卖是指竞价人可以对多种商品的组合进行竞价的拍卖方式。与传统的拍卖方式相比,组合拍卖在分配多种商品时效率更高。组合拍卖是一种一对多的逆向拍卖模型,即:一个竞标者可以竞标完成多个感知任务。

    2.1.3 多属性拍卖(multi-attributive auction,简称 MAA)

        在群智感知中,参与者的任务分配往往不仅仅取决于报价这一单一属性,还受数据质量、参与时间等其他因素的影响。多属性拍卖是指卖方与买方在价格及其他属性上进行多重谈判的一种拍卖方式,多属性拍卖也是逆向拍卖的一种。多属性拍卖的效用函数可以由以下公式表示
    效用函数

    2.1.4 全付拍卖(all-pay auction,简称 AA)

        在全付拍卖中,所有的投标人都要付出他们投标的费用或者代价,无论最后谁赢。当然,最后投标最高的人赢得拍卖。在群智感知中,服务器平台并不是支付每个参与者,而是只有一个支付报酬,这个报酬是支付给参与者中做出最大贡献的,但是其他参与者虽然没有得到报酬也要完成他们的感知任务。在全付拍卖中,每个投标人的期望收益等于最高支付报酬,而这个支付报酬往往比较高,这就在一定程度上更能激励参与者参与到感知任务中。 类似于买彩票。

    2.1.5 双向拍卖(double auction,简称 DA)

        在群智感知中,除了上文已提到的买卖双方一对一、一对多的支付方式以外,还可能是多对多的方式。双向拍卖是指买卖双方的交易人数都多于一人,只要一方中有人接受另一方的叫价,两者便可以达成交易,每一次交易一个商品,可以有多个交易期.双向拍卖是一种多对多的拍卖,即多个买者和多个卖者。由于双向拍卖是一种多对多的拍卖形式,在群智感知激励机制中适用于多个参与者与多个参与者之间的交易。

    2.1.6 VCG(vickrey-clarke-groves)拍卖

        VCG 拍卖模型是指对每个竞标者的报酬,是按照该竞标者的加入而造成的对其他所有竞标者造成的损害值进行支付。典型的 VCG 拍卖包括分配规则(allocation rule,即赢标者选择规则)和支付规则(payment rule)两部分。

    2.1.7 Stackelberg 博弈(Stackelberg game)

        Stackelberg 博弈模型(SG)中包括带头人(leader)和跟随者(follower),带头人首先采取行动,然后跟随者根据带头人行动调整自己的策略来最大化自己的效用。如:针对服务器为中心的激励模型采用 SG 来最大化服务器效用。首先,服务器作为带头人公布支付报酬;然后,参与者作为跟随者调整自己的感知时间来最大化个人收益。

    2.1.8 报酬支付机制总结

        在报酬支付激励方式中,基于博弈论的机制能够提供很好的数学模型来解决理性服务器和参与者之间的冲突和合作的关系以及决定选择问题,同时可以提供充分的理论工具来分析参与者的行为。因此,不同的博弈模型在不同的场景下被用来模拟解决不同的问题,这些方法以服务器为中心的为主。这些基于博弈论模型,尤其是拍卖理论的报酬支付的激励方式(RA,CA,MAA,AA,DA,VCG,SG,others),将服务器平台和参与者作为博弈的双方,同时,参与者之间为获得感知任务形成竞争关系。根据拍卖双方的人数、信息是否完全、优化目标等的不同,不同的拍卖方式适用于不同的群智感知环境。报酬支付的方式能够有效地激励参与者的积极性并且有良好的理论基础,但是在实际群智感知应用中,考虑到报酬支付存在的问题,如服务器平台需要付出金钱、支付安全、支付的合理公平等,这种方式并不常见。而作为非金钱式的回报,由于其不需要支付参与者实际金钱,在研究中也越来越受到关注。

    2.2 娱乐游戏激励

        娱乐游戏激励是指通过参与者进行游戏,由游戏带来的等级排名、任务积分以及其内在的趣味性等激励参与者完成任务。与金钱激励相似,游戏激励同样会给参与者带来满足感,因而起到激励的作用。
        娱乐游戏激励方式将一系列的游戏方式设计和任务奖赏回报策略,融合参与者的习惯和心理作用,有机地结合到群智感知激励机制中,能够对参与者起到积极的激励作用。娱乐游戏激励的局限性在于,将感知任务与游戏设计结合在一起,十分依赖于感知任务和游戏各自的特点,并不是所有的感知任务都可以简单地游戏化。目前来说,位置相关的感知任务更容易与娱乐游戏相结合。

    2.3 社交关系激励

        社交关系激励是指利用参与者形成的社交关系网络来激励其参与感知任务。社交关系激励更侧重于通过参与者为了维护自己在社会网络中的地位、荣誉等而带来的积极性和主动性来提高感知任务的质量。
        社交关系激励利用参与者在社交网络中的相互影响来激励参与者,尤其是激励参与者提交高质可靠的感知数据。在线社交关系是线下真实社会关系的延伸,参与者会在意自己在社会关系中的地位、成就、认可等,因此会在社会关系中形成激励作用,激励参与者更加积极地、高质量地完成感知任务.社交关系的激励效果会受网络关系本身的影响,在真实、可信的社交网络中,参与者的积极性往往更强。

    2.4 虚拟积分激励

        虚拟积分激励与直接的报酬支付不同,但同样能够起到激励的作用,如航空公司提供的飞行积分等。参与者能够通过不断的积累积分来获取其他的奖励。如:采用虚拟积分来解决车辆通信的移动监控问题,通过移动车辆自带的摄像头采集交通事故的现场,从而帮助警方定位肇事者或者犯罪嫌疑人。该激励机制通过虚拟积分鼓励参与者使用自己的数据流量上传数据,或者分享自己的宽带资源帮助其他参与者上传数据。根据不同的数据产生的效用赋予不同的虚拟积分,如不同的视频分辨率,高分辨率的视频可以获得高的虚拟积分。
        虚拟积分激励不同于报酬支付方式,参与者不能直接获得支付报酬,但是虚拟积分能够满足参与者自我价值实现、虚荣方面的心理需求,对参与者起到导向性作用,增加用户粘性。虚拟积分方式可以用来结合报酬支付和娱乐游戏的方式,更好地激励参与者。

    3 核心研究问题

        在群智感知激励机制中,以下 6 点是核心研究问题:

    • 参与水平:激励机制最主要的目标是激励参与者参与感知任务,即:提高参与率。同时,从时间维度考虑,保持参与者参与的长期性也是需要考虑的问题。服务器平台不仅希望参与者参与到感知任务中,还希望参与者会长期保持在群智感知系统中,为感知任务提供长期的数据感知.此外,参与水平对激励机制的反馈影响也是值得研究的问题。
    • 完成质量:仅依靠提高参与率难以保证完成群智任务的高质完成,还需要考虑用户位置、用户行为和数据质量等对任务完成质量产生的影响。群智感知任务大多数是位置敏感的,用户的位置将影响整体的数据感知质量,参与者因为其内在的自私性有可能故意上报虚假数据而影响感知数据质量。此外,感知设备本身的灵敏度和参与者自身的局限性也会影响任务完成质量。
    • 支付控制:作为服务器平台,往往要对参与者的感知数据支付一定的报酬,服务器要保证支付代价最小,或者将支付代价控制在固定的预算内。
    • 效率能耗:效率能耗不仅指服务器需要高效的算法处理激励机制,也指参与者希望激励机制能够减少感知设备的资源消耗。感知设备的资源消耗是阻碍参与者参与感知任务的重要原因,激励机制需要尽量减少这些资源消耗,高效的算法是激励机制中提高效率、减少运行时间不可或缺的部分。
    • 隐私安全:隐私安全包括参与者的参与隐私性和服务器的安全性。参与者希望在感知任务上传数据的时候不泄露个人隐私数据,尤其是位置敏感的群智感知。由于参与者可能是不诚实的,因此上传的虚假数据对服务器造成数据安全问题。此外,恶意用户或其他实体的恶意攻击也是需要考虑的。
    • 线上实时:根据处理时间的不同,激励机制的处理可以分为线上处理和线下处理。线下处理指服务器平台需要根据所有参与者的信息才能做出感知任务分配的决定,是一种需要全局信息的方式。而参与者的动态随机加入和对实时反馈的要求,需要提出线上机制来实时激励参与者。

    4 参考文献

    [1]吴垚,曾菊儒,彭辉,陈红,李翠平.群智感知激励机制研究综述[J].软件学报,2016,27(08):2025-2047.

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    A Pricing Approach Toward Incentive Mechanisms for Participant Mobile Crowdsensing in Edge Computing

    (边缘计算中参与者移动人群感知激励机制的定价方法)

    1.目的:保护移动用户的数据隐私和提高云平台中数据处理的响应速度。

    2.贡献:(1)提出一种三层MCS架构,该架构引入边缘服务器来处理原始数据,保护用户的隐私并缩短响应时间

                  (2)为了最大化社会福利,考虑在三层MCS(移动人群感知)【云平台、边缘服务器、任务发起者/人群】体系结构中进行两阶段博弈。

                  (3)将社会福利最大化问题归结为瓦尔拉斯均衡问题。然后引入凸优化理论和马尔可夫决策过程(MDP)来构建系统模型并进行求解。

                 (4)提出了一种基于拉格朗日乘数法,双重分解和次梯度迭代法的激励机制定价方法

    3.三层MCS结构:

                 人群:发布任务,执行任务,把任务传感数据提交给边缘服务器

                边缘服务器:是人群和云平台的接口,借助移动边缘计算(MEC)服务器,集中处理计算密集型任务。边缘服务器接收数据后将噪声过滤。收集的原始数据和聚合的数据分别存储在MCS平台和边缘服务器中。当任务请求者请求感知任务时,边缘服务器可以将所需数据直接发送到任务请求者。

                 云平台:通过边缘服务器将任务发布给移动用户,其中包含特定的任务信息(任务时间,位置,详细的任务要求等)。当所有用户都收到任务信息时,边缘服务器和用户将确定完成感知任务的奖励以及将完成此任务的获胜用户。然后,云平台基于反馈信息确定边缘服务器和成本。

    4.探索有效的激励机制两段博弈:(三层的移动人群感知云平台游戏)

               第一阶段:(边缘服务器与人群)最大程度发挥自己的利益,确定哪个人群执行任务。

               第二阶段:(边缘服务器在云平台上)确定获胜边缘服务器;边缘服务器的执行成本=付给人群的收益;边缘服务器完成任务的成本=计算成本+人群收益。在第二层游戏中,人群在动态移动。他们在执行任务时可能会移到另一个地点。因此,我们假设他们可以一定的概率完成任务。我们使用马尔可夫决策过程对此情况进行建模,并通过凸优化解决问题。考虑到感知任务的及时性,我们在第二状态博弈中设计了时间敏感的价格激励机制

     

     

          

     

     

     

     

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空空如也

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