近日，北京大学信息科学技术学院智慧城市研究小组的论文《Multi-Task Allocation in Mobile Crowd Sensing with Individual Task Quality Assurance》被美国电气和电子工程师协会移动计算汇刊（IEEE Transactions on Mobile Computing，TMC）录用。TMC是移动计算领域顶级刊物，也是CCF推荐的A类学术期刊。

      该论文针对智慧城市中多任务群智感知优化展开研究。已有工作往往将优化目标设定为多个任务的整体效用，并不考虑单个任务的感知质量。以上思路在感知资源有限的情况下，尽管多个任务的整体效用得到优化，但单个任务往往无法达到所需的感知质量要求，导致所采集的城市感知数据不可用。而该论文创新地提出一种考虑个体任务质量的整体效用优化方法。该方法综合利用多目标优化理论、城市移动轨迹分析算法、子模函数性质，提出一种逆向贪心迭代优化算法，实现了“整体效益”和“个体利益”的联合协同优化。在法国电信某智慧城市轨迹数据集上的验证结果显示：该方法在感知资源一定的情况下将整个城市感知覆盖度提升近20%。以北京市城市各类感知应用为例（如空气质量、交通流量感知），本文所提出方法可在同等感知资源条件下可多覆盖相当于欧美中型城市核心城区面积的感知范围。

     本文主要完成人为北京大学王江涛助理研究员、王亚沙教授、张大庆教授、硕士生王丰，其他作者包括美国密苏里科技大学助理教授熊昊一博士、美国科罗拉多大学吕琴教授，以及重庆大学陈超副教授等。

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