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Mobile crowdsensing (MCS) is attracting considerable attention in the past few years as a new paradigm for large-scale information sensing. Unmanned aerial vehicles (UAVs) have played a significant role in MCS tasks and served as crucial nodes in the newly-proposed space-air-ground integrated network (SAGIN). In this paper, we incorporate SAGIN into MCS task and present a Space-Air-Ground integrated Mobile CrowdSensing (SAG-MCS) problem. Based on multi-source observations from embedded sensors and satellites, an aerial UAV swarm is required to carry out energy-efficient data collection and recharging tasks. Up to date, few studies have explored such multi-task MCS problem with the cooperation of UAV swarm and satellites. To address this multi-agent problem, we propose a novel deep reinforcement learning (DRL) based method called Multi-Scale Soft Deep Recurrent Graph Network (ms-SDRGN). Our ms-SDRGN approach incorporates a multi-scale convolutional encoder to process multi-source raw observations for better feature exploitation. We also use a graph attention mechanism to model inter-UAV communications and aggregate extra neighboring information, and utilize a gated recurrent unit for long-term performance. In addition, a stochastic policy can be learned through a maximum-entropy method with an adjustable temperature parameter. Specifically, we design a heuristic reward function to encourage the agents to achieve global cooperation under partial observability. We train the model to convergence and conduct a series of case studies. Evaluation results show statistical significance and that ms-SDRGN outperforms three state-of-the-art DRL baselines in SAG-MCS. Compared with the best-performing baseline, ms-SDRGN improves 29.0% reward and 3.8% CFE score. We also investigate the scalability and robustness of ms-SDRGN towards DRL environments with diverse observation scales or demanding communication conditions. 相似文献
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移动电子政务作为电子政务一个新的分支,为电子政务提供了强大的扩展能力和移动能力,针对移动电子政务的安全需求,探讨了将无线PKI-PMI应用于实现安全移动电子政务的方案,在分析移动电子政务和无线PKI体系结构的基础上,讨论了该方案的关键技术。 相似文献
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信息技术的快速发展,使得闲置产能的分享逐渐成为生产领域重要的产能利用模式。为研究闲置产能分享时平台的最优定价问题,在平台向供给者收取交易费而对需求者不收费的条件下,首先,建立商业平台和公益平台的基础模型,并对两类平台进行分析和对比;然后,在基础模型之上构建以一定权重考虑其他参与者利益的平台X的定价模型,探讨权重对最优交易费、供需双方的数量以及平台最优利润的影响;最后,用数值例子验证文中重要定理以及权重对供需双方效用产生的影响。研究结果表明:(1)商业平台收取的最优交易费和获得的最优利润均高于公益平台;(2)考虑其他参与者利益的平台X收取的最优交易费和获得的最优利润、需求者(免费方)的数量和效用均随着权重的增加而增加,而供给者(被收费方)的数量及其效用则随着权重的增加而减少。研究结果为平台运营商和企业的行为决策提供理论参考依据。 相似文献
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如何有效规制技术巨头已然成为当前《反垄断法》修订的重要任务。技术力量虽然作为传统的市场支配地位认定要素,但长期以来呈现被虚置化的客观状态,致使技术巨头市场支配地位的认定难度增大,技术力量自身的传导效应被显著低估。数字技术对市场竞争的影响异于以往,其通过平台、数据、算法的数字市场三维结构框架影响生产与交易的全过程。技术与三维结构结合所形成的技术力量极为强大,超越了以控制价格为主的传统市场力量,结合社会与资本力量形成了更牢固的市场固化结构。在判断技术巨头的市场支配地位时,亟需发挥技术力量作为非价格型认定要素的重要作用。应当摒弃虚置技术力量作为市场支配地位认定要素的固有症结,提高技术力量在认定市场支配地位时所占权重,回归结构性视角,妥善防范技术巨头无序扩张。 相似文献
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强电磁脉冲环境下的平台-机载天线一体化耦合计算属于典型多尺度时域电磁计算问题,采用传统的FDTD方法数值模拟时,由于精细结构的存在导致网格量巨大,计算效率低下。介绍了一种将非均匀FDTD方法与细导线FDTD方法以及多网格集总元件FDTD方法相结合的时域混合方法,能够有效降低计算开销,结合并行计算技术,快速计算得到天线端口上耦合产生的瞬态电压和电流响应,并将该方法成功应用于无人机平台-天线一体化前门耦合数值模拟中。 相似文献
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针对履带式移动机器人的轨迹跟踪控制问题进行研究,首先,建立了履带式移动机器人的运动学模型和跟踪误差模型;其次,设计了转速有限时间控制和线速度滑模控制的轨迹跟踪控制律,并给出了考虑运动受限作用下的控制律修正表达式;最后,基于MATLAB对所提控制律进行仿真,对比分析了不考虑运动受限情况下跟踪控制效果;结果表明,设计的跟踪控制律能够实现履带式移动机器人对圆轨迹的有效跟踪,且考虑运动受限作用的控制律更加符合实际;文章研究分析了运动受限作用对于移动机器人轨迹跟踪控制的影响,分析结果对其他移动机器人的运动控制研究具有参考价值。 相似文献
40.
林建宗 《数学的实践与认识》2016,(19):62-73
在线声誉机制是网购平台重要的信号机制,是平台可持续成长的基础.从理论基础、研究假设、数据来源、变量选择、模型应用等方面,全面梳理了在线声誉机制作用的实证研究方法,包括Hedonic回归、Logit、Probit、Poisson、Tobit、截取正态回归、样本选择回归、固定效应、广义最小二乘法等模型的应用.最后展望未来相关研究及方法,并构建在线声誉机制作用的实证研究综合框架. 相似文献