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摘要：關(guān)于移動(dòng)感知器網(wǎng)絡(luò)中感知任務(wù)的分發(fā)問題,目前學(xué)術(shù)界已經(jīng)有了諸多相關(guān)研究.然而,這些研究很少涉及到多個(gè)智能體協(xié)作完成復(fù)雜感知任務(wù)問題.針對(duì)這種情況,首先,通過分析移動(dòng)感知器網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征、智能體相互之間、以及智能體和感知任務(wù)之間的關(guān)系,本文提出了智能體之間協(xié)作關(guān)系強(qiáng)度和智能體對(duì)感知任務(wù)適應(yīng)度兩個(gè)概念,并討論了二者對(duì)于移動(dòng)感知器網(wǎng)絡(luò)中感知任務(wù)動(dòng)態(tài)分發(fā)的作用.其次,在上述概念的基礎(chǔ)上,將二者融合為偏好因子,提出了基于隨機(jī)游走和協(xié)作關(guān)系的任務(wù)分發(fā)算法(TDCR,Task Distribution With Cooperative Relationship),通過該算法達(dá)到提高任務(wù)分發(fā)效率的目的.最后,將TDCR與Personal Rank算法(PR)、HITS算法對(duì)比分析,表明所提出的算法TDCR在任務(wù)分發(fā)效率和準(zhǔn)確度等性能指標(biāo)上有較好的提升.