一种面向异构空间众包的环境驱动型任务分配方法

摘要

本发明涉及一种面向异构空间众包的环境驱动型任务分配方法，考虑参与者和任务的时空约束、不同的感知约束以及异构空间众包环境的动态性，将大规模全局任务分配问题转化为基于多区域优化的任务分配问题。具体过程为：根据任务与参与者的时空特征、匹配程度构建可用的任务分配区域，并为每个区域设置代理；其次，基于离散化软演员评论家算法和集中式训练分散化执行框架对区域代理进行训练，使得区域代理可以选择合适的参与者，并不断学习和优化任务分配结果，以适应异构空间众包环境动态性。