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Task Allocation in Eco-friendly Mobile Crowdsensing: Problems and Algorithms

机译：环保移动人群感知中的任务分配：问题和算法

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Mobile crowdsensing has emerged as a new sensing paradigm which has many advantages over traditional sensing paradigms. In this paper, we focus on the task allocation problem for eco-friendly mobile crowdsensing which aims to minimize carbon emissions under various constraints such as task deadline and road traffic constraints. We first describe the system model of eco-friendly mobile crowdsensing and formulate the task allocation problem in offline scenario and online scenario, respectively. Then we propose Eco-Friendly Task Allocation algorithm (EFTA) to address the allocation problem in offline scenario. This algorithm consists of two processes including transportation selection and worker-task matching. After this, we propose Online Eco-Friendly Task Allocation algorithm (OEFTA) to tackle the allocation problem in online scenario. The algorithm adopts greedy online task assignment/reassignment upon arrival of a new task or a new worker. Extensive simulation results show our proposed algorithms have much better performance than baseline algorithms.
机译：移动人群感知已经成为一种新的感知范例，它比传统的感知范例具有许多优势。在本文中，我们关注于环保型移动人群感知的任务分配问题，该任务旨在在各种任务约束（例如任务期限和道路交通约束）下将碳排放降至最低。首先，我们描述了环保型移动人群感知的系统模型，并分别提出了离线场景和在线场景下的任务分配问题。然后我们提出了环保任务分配算法（EFTA）来解决离线场景下的分配问题。该算法包括运输选择和工人任务匹配两个过程。在此之后，我们提出了在线环保任务分配算法（OEFTA）来解决在线场景下的分配问题。该算法在新任务或新工作人员到达时采用贪婪的在线任务分配/重新分配。大量的仿真结果表明，我们提出的算法比基线算法具有更好的性能。

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