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龙图腾网获悉烟台大学申请的专利一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配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：CN120655068B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511156961.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配方法及系统是由王莹洁;李怡帆;高洋;苏开乐;童向荣;程翔;张强;孙美美设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及任务分配技术领域，尤其是涉及一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配方法及系统。方法包括获取众包任务的任务数据、请求者历史数据和工人历史数据；根据任务数据、请求者历史数据和任务历史数据计算任务分配策略指标；基于改进烟花算法平衡任务分配策略指标；根据任务分配策略指标进行用户任务响应分配预测；基于用户任务响应分配预测得到平台运营效益。在Stackelberg博弈模型下实现了工人利润、请求者成本、平台利润和QoS的超多目标优化，在以平台利益为第一出发点的前提下保障了工人利润，同时也保证了请求者对平台的使用任务参与率。

本发明授权一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向群智感知的Stackelberg动态异构任务分配方法，其特征在于，包括： 获取众包任务的任务数据、请求者历史数据和工人历史数据； 根据任务数据、请求者历史数据和任务历史数据计算任务分配策略指标； 基于改进烟花算法平衡任务分配策略指标； 根据任务分配策略指标进行用户任务响应分配预测； 得到任务响应分配结果； 所述根据任务数据、请求者历史数据和工人历史数据计算任务分配策略指标，包括根据任务数据与工人历史数据计算任务与工人的匹配度，其中根据工人技能集合和项目需求集合计算项目需求覆盖率，利用曼哈顿距离计算工人与任务地理位置的匹配度，对工人地理位置Lw=xw,yw，任务地理位置Lt=xt,yt，工人和任务间的曼哈顿距离表示为：dLw,Lt=∣xw-xt∣+∣yw-yt∣，并对工人历史数据进行评估，将工人历史表现作为平台分配任务的重要依据，设，工人历史表现为：，并计算工人信誉值，设Q表示任务完成质量，g表示工人好评率，即积极评价数目占比，工人信誉值表示为： ； 所述根据任务数据、请求者历史数据和工人历史数据计算任务分配策略指标，还包括根据任务数据与工人历史数据计算工人任务奖励系数，其中，根据任务完成质量和工人历史好评数据计算工人信誉值；根据任务数据和工人历史表现数据计算工人行为响应率；基于工人信誉值和工人行为响应率确定工人奖励系数，奖励系数表示为： ， 其中，∆是一个常数，eva表示平台对工人的评价，pos表示工人行为响应率； 所述根据任务数据、请求者历史数据和工人历史数据计算任务分配策略指标，还包括根据任务数据和请求者历史数据计算请求者信誉值，其中根据任务数据根据请求者已发布并完成的任务进行难度划分并赋予不同系数，计算请求者经验值；根据请求者在平台上的历史数据计算请求者信誉值，其中，设PO表示请求者在工人正常完成任务后未及时支付任务报酬的数目，PO1为超出限期支付的数目，PO0为始终未支付的数目，则请求者信誉值表示为： ； 所述基于改进烟花算法平衡任务分配策略指标，包括以最大化工人技能与任务匹配度为目标，以工人技能与任务匹配度的值作为适应度指标，采用贪心算法筛选后计算平均适应度，并通过迭代获得初始烟花种群和最优权重，通过设置烟花爆炸的最大和最小幅度，以及烟花爆炸产生的最大和最小火花数，计算每个烟花的振幅和爆炸火花数的公式为： A=A_min+A_max-A_min*M-fminfmax-fmin N_sparks=N_sparks_min+N_sparks_max-N_sparks_min*M-fminfmax-fmin 爆炸产生的火花表示为Fij，其中i表示第i个烟花，j表示第i个烟花爆炸产生的第j个火花，j∈[1，N_sparks]，A_max、A_min分别表示烟花最大和最小振幅，N_sparks_max、N_sparks_min分别表示烟花最大和最小爆炸火花数，fmax、fmin分别为最优权重下初始种群中最大适应度和最小适应度；设置火花突变服从高斯分布，将火花候选池中的数据全部更新为突变后的火花，并对候选池中的火花进行挑选迭代，迭代终止后得到的最终Fire即为工人技能与任务匹配度的一组最优解； 所述根据任务分配策略指标进行用户任务响应分配预测，包括基于工人历史数据和请求者历史数据计算平台信誉值，其中基于工人给平台的评分和请求者给平台的评分计算平台信誉值，基于平台信誉值和工人信誉值计算请求者风险感知系数，表示为：其中是请求者的风险感知系数，、和是调节参数，M表示策略一求得的工人技能与任务适配比，表示平台信誉值；进而通过平台信誉值和请求者信誉值计算工人风险感知系数，表示为： ； 所述根据任务分配策略指标进行用户任务响应分配预测，还包括根据任务分配策略指标计算请求者行为响应函数，表示为： ， 其中表示任务紧急程度，表示请求者预算； 所述根据任务分配策略指标进行用户任务响应分配预测，还包括根据任务分配策略指标计算工人行为响应函数，表示为： ， 其中表示策略一求得的工人技能与任务适配比，表示策略二中求得的工人的奖励系数，与请求者行为响应函数同理，表示工人执行任务跨网格个数。

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