·1926· 工程科学学报，第39卷，第12期 价值为max[dg/(d·ca)],因此4：感知数据价值 法可量化山：历史信任状态「对服务器而言，山：意愿 k可量化为如下式所示： 程度，和数据质量q越高，则越有利于准确可靠完成 a灯 d(dc) (5) 感知任务，故此时山：历史信任状态值越高。另外，若 4,所获奖励c,越高，服务器总奖励开销将急剧增加，因 综上，在衡量参与者山，发送感知数据及时程度的 此不利于的顺利完成，故此时判断“历史信任状态 基础上，从获取感知数据总量程度和反映真实情况的 值较低.此外，当新加入参与者参与首次感知任务时， 角度，借助感知数据价值大小分析：对历史感知任务 不存在历史感知任务，故服务器将意愿程度和数据质 0g的数据质量q,即根据u:感知数据时效性k、完整 量均设置为零，此时历史信任状态值也为零.综上，历 性k2、准确度k和价值k量化其数据质量，表示成向 史信任状态衡量方法如式(12)所示： 量形式为K=,kp,k,k].由于不同因素对山： 数据质量q:的影响程度不同，假设任务，各因素权重 的向量形式为A,=[a,a2,apa4]T,且满足a+ap+ (12) a3+a4=1,从而4：对历史感知任务0g的数据质量9 式中，互+心1为山，对历史感知任务，的信任状态值， 可量化为KgA 为避免主观因素导致A,不准确，从而影响数据质 而红+心则为全部参与者总历史信任状态值。 量结果，此处采用熵权法确定各因素权重.为避免 cg 各因素数据量纲和数量级所带来的误差，首先将参与 按照上述方式，可得参与者山：历史信任状态值 者“：各因素数据进行标准化，如下式所示： 「，同时，结合信誉度初始值和历史信誉度评估方法 n=7-,i=12,…p,T=1,2,34. (r(w,9)）可得u:对历史感知任务的历史信 (6) 誉度首先，当山：为新加入参与者时，其初始信誉值 式中，以，和sr分别表示山：对历史感知任务0第T个因 r:等于0.5，信任状态值r等于0，即r+r等于0.5，此 素的均值和标准差，如下式所示： 时难以确定其信誉程度，故等于0.5.其次，4：在感 4,=含7=124， 知区域中持续参与感知任务时，其历史信誉值随着历 (7) 史信任状态值的变化而变化，当信任状态值增加时，历 =会-47=1234 史信誉值也随之增加，即山：历史信誉值随着+ 的增加而增加.最后，由于u,信誉度，在D,1]范围 其次，求得各因素的信息熵，如下式所示： 内，若∈D,0.5),此时u通过提高意愿程度或数据 质量，其历史信誉度可较容易提高，且增加速率越来越 Hn=- In p ,T=1,2,3,4 (8) 快：反之若r:∈D.5,1],则由于历史信誉度提高空间 式中，r为历史感知任务，中，参与者山：第T个因素 有限，故此时增加速率越来越慢且历史信誉值几乎保 数据标准化后所占的比重，如下式所示： 持稳定不变.即山：历史信誉值较低时其增加速度快、 红，T=1,234 增长空间大，而信誉值较高时其增加速度慢、增长空间 (9) 小.根据上述变化趋势，本文选择岭型分布中的偏大 型网评估山，历史信誉度，结合+∈D,1]约束条 最后，求得各因素对应的归一化权重，如下式 件，可得评估方法如下式所示： 所示： (r+)= a卫，T=1,2,3,4. (10) 0 r+ri≤0， m=4 1 0<ri+rg≤1， 其中，a为第T个因素信息熵对应的熵权，如下式 +rg>1. 所示： (13) 1-H @T=4 —,T=1,2,3,4. (11) 2.2信誉度动态更新 (1-Hz) 当参与者“：接收到服务器广播任务og消息、参与 2.1.3历史信誉度评估 并完成该历史感知任务之后，此时其相应的历史信誉 根据以上分析，可得参与者山：对历史感知任务， 度为结合参与者信誉度动态连续变化特性，可根 的意愿程度心，和数据质量9信息，结合t（0g'9)方 据山：历史信誉度动态更新其当前信誉度，从而准工程科学学报，第 39 卷，第 12 期 价值为 max ［duse ij /( dtotal ij ·cij ) ］，因此 ui 感知数据价值 kij4可量化为如下式所示: kij4 = duse ij /( dtotal ij ·cij) max ［duse ij /( dtotal ij ·cij) ］． ( 5) 综上，在衡量参与者 ui 发送感知数据及时程度的 基础上，从获取感知数据总量程度和反映真实情况的 角度，借助感知数据价值大小分析 ui 对历史感知任务 oij的数据质量 qij，即根据 ui 感知数据时效性 kij1、完整 性 kij2、准确度 kij3和价值 kij4量化其数据质量，表示成向 量形式为 Kij =［kij1，kij2，kij3，kij4］． 由于不同因素对 ui 数据质量 qij的影响程度不同，假设任务 oij各因素权重 的向量形式为 Aj =［aj1，aj2，aj3，aj4］T ，且满足 aj1 + aj2 + aj3 + aj4 = 1，从而 ui 对历史感知任务 oij的数据质量 qij 可量化为 Kij·Aj ． 为避免主观因素导致 Aj 不准确，从而影响数据质 量结果，此处采用熵权法［18］确定各因素权重． 为避免 各因素数据量纲和数量级所带来的误差，首先将参与 者 ui 各因素数据进行标准化，如下式所示: k^ ijT = kijT － μjT sjT ，i = 1，2，…，p，T = 1，2，3，4． ( 6) 式中，μjT和 sjT分别表示 ui 对历史感知任务 oij第 T 个因 素的均值和标准差，如下式所示: μjT = 1 p ∑ p i = 1 kijT T = 1，2，3，4， s 2 jT = 1 p － 1 ∑ p i = 1 ( kijT － μjT ) 2 { T = 1，2，3，4． ( 7) 其次，求得各因素的信息熵，如下式所示: HjT = － ∑ p i = 1 vijT ln vijT ln p ，T = 1，2，3，4． ( 8) 式中，vijT为历史感知任务 oij中，参与者 ui 第 T 个因素 数据标准化后所占的比重，如下式所示: vijT = k^ ijT ∑ p i = 1 k^ ijT ，T = 1，2，3，4． ( 9) 最后，求 得 各 因 素 对 应 的 归 一 化 权 重，如 下 式 所示: ajT = a'jT ∑ 4 T = 1 a'jT ，T = 1，2，3，4. ( 10) 其中，a'jT 为第 T 个 因 素 信 息 熵 对 应 的 熵 权，如 下 式 所示: a'jT = 1 － HjT ∑ 4 T = 1 ( 1 － HjT ) ，T = 1，2，3，4. ( 11) 2. 1. 3 历史信誉度评估 根据以上分析，可得参与者 ui 对历史感知任务 oij 的意愿程度 wij和数据质量 qij信息，结合 r f ij ( wij，qij) 方 法可量化 ui 历史信任状态 r f ij． 对服务器而言，ui 意愿 程度 wij和数据质量 qij越高，则越有利于准确可靠完成 感知任务，故此时 ui 历史信任状态值 r f ij越高． 另外，若 ui 所获奖励 cij越高，服务器总奖励开销将急剧增加，因 此不利于 oij的顺利完成，故此时判断 ui 历史信任状态 值较低． 此外，当新加入参与者参与首次感知任务时， 不存在历史感知任务，故服务器将意愿程度和数据质 量均设置为零，此时历史信任状态值也为零． 综上，历 史信任状态衡量方法如式( 12) 所示: r f ij = log2 ( qij + wij cij ) + 1 － log2 ( ∑ p i = 1 qij + wij cij ) + 1 ． ( 12) 式中， qij + wij cij 为 ui 对历史感知任务 oij 的信任状态值， 而 ∑ p i = 1 qij + wij cij 则为全部参与者总历史信任状态值． 按照上述方式，可得参与者 ui 历史信任状态值 r f ij，同时，结合信誉度初始值 r'i 和历史信誉度评估方法 r h ij( r'i，r f ij( wij，qij) ) 可得 ui 对历史感知任务 oij的历史信 誉度 r h ij． 首先，当 ui 为新加入参与者时，其初始信誉值 r'i 等于 0. 5，信任状态值 r f ij等于 0，即 r'i + r f ij等于 0. 5，此 时难以确定其信誉程度，故 r h ij等于 0. 5． 其次，ui 在感 知区域中持续参与感知任务时，其历史信誉值随着历 史信任状态值的变化而变化，当信任状态值增加时，历 史信誉值也随之增加，即 ui 历史信誉值 r h ij随着 r'i + r f ij 的增加而增加． 最后，由于 ui 信誉度 ri 在［0，1］范围 内，若 r h ij∈［0，0. 5) ，此时 ui 通过提高意愿程度或数据 质量，其历史信誉度可较容易提高，且增加速率越来越 快; 反之若 r h ij∈［0. 5，1］，则由于历史信誉度提高空间 有限，故此时增加速率越来越慢且历史信誉值几乎保 持稳定不变． 即 ui 历史信誉值较低时其增加速度快、 增长空间大，而信誉值较高时其增加速度慢、增长空间 小． 根据上述变化趋势，本文选择岭型分布中的偏大 型［19］评估 ui 历史信誉度，结合 r'i + r f ij∈［0，1］约束条 件，可得评估方法如下式所示: r h ij( r'i + r f ij) = 0 r'i + r f i≤0， 1 2 sin π ( r'i + r f ij － ) 1 2 + 1 2 0 ＜ r'i + r f ij≤1， 1 r'i + r f ij      ＞ 1. ( 13) 2. 2 信誉度动态更新 当参与者 ui 接收到服务器广播任务 oij消息、参与 并完成该历史感知任务之后，此时其相应的历史信誉 度为 r h ij． 结合参与者信誉度动态连续变化特性，可根 据 ui 历史信誉度 r h ij动态更新其当前信誉度 ri，从而准 · 6291 ·