完全竞争均衡的群智感知定价机制研究

TP393; 群智感知通过将任务分配给大量普通用户,能够完成大规模、复杂的社会感知任务,受到了国内外学者的广泛关注.其中,如何激励用户参与感知任务是群智感知中的重要问题.现有激励机制相关研究重点关注了如何设置任务的定价,从而激励用户提交高质量感知数据,但忽视了潜在的盲目报价问题;这极易导致参与任务执行的用户数量失衡,进而无法保证平台得到最优收益.为了解决这一问题,提出了完全竞争均衡的群智感知定价机制.该机制首先将平台与用户之间的多人博弈抽象为平台与市场间的双人博弈.再引入市场类型概率,通过海萨尼转换,将双人不完全信息博弈转化为双人完全不完美信息博弈.最后通过平台多轮重复博弈,使平台报价收敛到完全竞争均衡水平.理论分析和实验结果表明所提激励机制能够收敛到完全竞争均衡状态.