群體智能是國務院2017年印發的“新一代人工智能發展規劃”部署的重要研究領域，“新一代人工智能發展規劃”提出了我國在群體智能基礎理論和核心技術領域於2020年實現重要進展、2030年取得重大突破的戰略目標。區別於傳統的傳感網感知方式，群智感知計算利用廣泛且自然分布的持有智能設備的用戶作為移動，通過群體的廣泛參與、靈活移動、機會連接實現大規模、無處不在的感知過程，是目前物聯網、人工智能等領域的學科前沿與研究熱點。本書結合作者在國家自然科學基金重點項目“群智感知網絡”及相關領域的豐富的科研實等

●第1章 緒論
1.1 背景和意義
1.2 發展歷程
1.3 群智感知的兩種模式
1.4 主要挑戰和研究內容
1.5 國內外研究現狀
1.5.1 感知任務分配與激勵機制
1.5.2 群智感知數據優選
1.5.3 感知數據移交
1.5.4 群智感知應用
1.6 本書結構
1.7 本章小結
習題
本章參考文獻
第2章 群智感知計算的基本概念與體繫結構
2.1 基本概念
2.1.1 群智協作方式
2.1.2 感知計算主體
2.1.3 主要研究問題描述
2.1.4 低成本數據采集
2.2 群智感知任務模型
2.3 用戶模型
2.3.1 用戶角色及特征
2.3.2 需求分析
2.3.3 多側面用戶屬性
2.3.4 復雜任務模型分析
2.4 數據模型
2.4.1 群智數據產生模式及特點
2.4.2 群智數據感知方法
2.4.3 群智數據優選與理解
2.5 通用群智感知繫統架構
2.6 小結
習題
本章參考文獻
第3章 移動群智感知任務單引標優化分配
3.1 面向即時任務的多任務工作者選擇
3.1.1 問題分析
3.1.2 問題定義
3.1.3 貪心解法NearsFirst
3.1.4 遺傳算法
3.1.5 融合貪心策略的遺傳算法（GGA-I）
3.1.6 實驗驗證
3.2 面向容延任務的多任務工作者選擇
3.2.1 問題分析
3.2.2 問題定義
3.2.3 貪心算法MostFirst
3.2.4 融合貪心算法的遺傳算法（GGA-U）
3.2.5 實驗驗證
3.3 基於移動社交網絡的群智感知社群化任務分發
3.3.1 問題定義
3.3.2 基於移動行為相似度的社群動態劃分
3.3.3 移動群智感知社群化任務分發
3.3.4 實驗結果及分析
3.4 本章小結
習題
本章參考文獻
第4章 移動群智感知任務多引標優化分配
4.1 用戶資源匱乏情況下的任務分配
4.1.1 問題背景
4.1.2 問題定義
4.1.3 問題分析
4.1.4 算法設計
4.1.5 實驗驗證
4.2 用戶資源充足情況下的任務分配
4.2.1 問題背景
……
第5章 數據質量評估與優選
第6章 移動群智感知高效數據移交
第7章 移動群智感知位置隱私保護
第8章 移動群智感知激勵機制設計
第9章 群智感知典型應用
第10章 移動群智感知操作繫統Crowdos

隨著物聯網和移動互聯網技術的發展，“群智感知計算”作為一種新的感知模式應運而生。區別於傳統的傳感網感知方式，群智感知計算利用廣泛且自然分布的持有智能設備的用戶作為移動，通過群體的廣泛參與、靈活移動、機會連接實現大規模、無處不在的感知過程，目前已成為物聯網、移動計算等領域的學科前沿與研究熱點。本書按照“理論—方法/技術—平臺—應用”的組織思路，遵循“創新引領、深入淺出、理論+實踐”的原則基調，針對群智感知計算的基本概念、體繫架構、任務優化分配、數據優選、質量評估、數據移交、計算平臺及典型應用等進行深入的探討。本書為物聯網、移動計算、智慧城市等領域的研究人員、高年級本科生或研究生等提供了具有創新性與前瞻性的群智感知計算近期新研究成果和學習參考。

於志文,郭斌,王亮 著