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龙图腾网恭喜烟台大学申请的专利一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119204083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411696945.1，技术领域涉及：G06N3/006；该发明授权一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统是由王莹洁;王龙;滕浩钧;高洋;王海鹏;赵相福;刘志中;段培永;焦秀珍设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及群智感知技术领域，尤其是涉及一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统。方法，包括获取众包任务的任务集和用户历史数据；根据众包任务的紧急程度和能量消耗计算众包任务的质量评分；基于众包任务的质量评分对众包任务进行任务划分，基于任务划分生成合作任务；根据用户历史数据对用户进行能力值评估；基于能力值评估结果和生成的合作任务进行任务分配，其中，利用Stackelberg博弈在任务完成过程中求取纳什均衡解，得到最优分配策略。通过引入能力值、搁置等级和质量评分的概念，将长时间存在于系统中难度较大的任务进行组合，让用户合作来完成，使任务的接收完成率得到了保证。

本发明授权一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于Stackelberg博弈的合作模式激励方法，应用于群智感知系统，其特征在于，包括：获取众包任务的任务集和用户历史数据；请求者上传所述众包任务到平台系统中；根据众包任务的紧急程度和能量消耗计算众包任务的质量评分；基于众包任务的质量评分对众包任务进行任务划分，基于任务划分生成合作任务；根据用户历史数据对用户进行能力值评估；基于能力值评估结果和生成的合作任务进行任务分配，其中，利用Stackelberg博弈在任务完成过程中求取纳什均衡解，得到最优分配策略；其中包括分别计算高能力用户和低能力用户的报酬激励和能力值激励中的最佳收益；所述基于众包任务的质量评分对众包任务进行任务划分，包括质量评分阈值，将系统中的任务划分为高质量任务和低质量任务，其中，分别为高质量任务和低质量任务赋予初始报酬和初始能力值，最终报酬M和最终能力值V的计算公式为： 其中，和分别代表任务的基础报酬和基础能力值，和代表任务的报酬因子和能力值因子，和表示为随机报酬因子和随机能力值因子；所述基于任务划分生成合作任务，包括利用改进的混沌粒子群优化算法选择高质量任务和低质量任务相结合生成合作任务，其中，引入搁置等级L，判断是否选择任务进行结合，进而更新判断因子choose，同时引入混沌映射初始化粒子的位置和速度，增加随机性，拓展种群的多样性，最后应用ICPSO算法生成任务组合方案，计算目标函数结合度，找到全局最优解；所述应用ICPSO算法生成任务组合方案，计算目标函数结合度，找到全局最优解，包括分别基于任务搁置等级差距、任务的质量差距和两个任务报酬和能力值的比值相似度求解目标函数结合度，表示为： ；其中，代表任务搁置等级差距，代表任务的质量差距，代表两个任务报酬和能力值的比值相似度；具体地，和分别表示为低质量任务和高质量任务的搁置等级，和分别表示为低质量任务和高质量任务的质量评分，而，和分别代表低质量任务的激励报酬和能力值，和分别代表高质量任务的激励报酬和能力值；所述根据用户历史数据对用户进行能力值评估，包括根据用户的历史完成任务数量和历史完成任务的质量来评估用户的能力值，计算公式为： 其中和分别代表任务总数和历史完成的任务数量，和代表任务的总评分和历史完成的任务总评分，和为能力权重因子，并且。

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