烟台大学计算机与控制工程学院2022级
计算机技术专业研究生李亚鸿
为第一作者
计算机与控制工程学院王莹洁教授
为通讯作者
烟台大学为第一单位 以
“基于轨迹预测确定候选工人集合的任务分配”
为题
在国际计算机网络顶级期刊
《IEEE移动计算汇刊》
发表研究论文
李亚鸿（左一）和王莹洁老师（右四）
《IEEE移动计算汇刊》
由IEEE（国际电气与电子工程师协会）主办
是计算机科学领域最具影响力的国际期刊之一
是中国计算机学会（CCF）A类推荐期刊
致力于移动计算 无线网络
分布式系统 智能感知等研究方向
本次所刊发成果的研究工作获得
国家自然科学基金项目
山东省自然科学基金项目
山东省自然科学基金重点项目
以及网络与交换技术国家重点实验室
（北京邮电大学）
开放基金的支持
RFOW-MT 总体框架
候选众包工人检测过程
随着智能设备和物联网技术的普及，移动群智感知（MCS） 已成为城市环境感知、智能交通、公共安全等领域的重要信息采集手段。相比传统传感器网络，MCS 依靠众包工人的移动设备进行数据采集，不仅成本低，还具有更高的灵活性。
然而，现有招募策略仍有不足：一是过度依赖历史行为，未充分考虑工人动态轨迹，影响任务时效与准确性；二是任务分配优化不足，工人选择不精准、调度不灵活，导致资源浪费和执行成本上升。
因此，该研究团队创新性地提出了一种基于轨迹预测确定候选众包工人集合的招募框架“RFOW- MT”，采用离线-在线结合的两阶段任务分配机制，从而有效解决上述问题。此外，该研究在智慧城市和环境监测领域具有重要应用价值，通过轨迹预测与动态优化，提高数据采集的效率、准确性和经济性。
回顾自己的科研旅程
李亚鸿表示
必须要感谢学院 老师 同学
给予的巨大帮助
学校提供的科研资源
班级和同学的学术氛围
导师的悉心指导
让他从一个科研新人逐渐成长为
可以独立开展研究的研究生
在整个研究过程中
王莹洁教授和团队其他同学的帮助
让他在科研思维、学术写作
数据分析等方面有了显著提升
这项研究的完成历时一年半
在研究过程中面临多项技术性挑战
轨迹预测的精度问题
候选工人的筛选问题
任务的分配与优化
论文的反复修改与优化
这一过程不仅是技术上的挑战
更是对科研耐心和问题解决能力的锤炼
让他深刻体会到科研的严谨性和挑战性
对于这项研究成果的取得
李亚鸿认为关键因素在于
持续的探索精神
扎实的技术基础
良好的科研环境
高效的时间管理和执行力
论文写作与学术表达能力
正是这几项因素
帮助他完成了本次研究
也为今后的科研工作打下了坚实的基础
此外
李亚鸿积极参与
第九届中国智能技术与大数据会议
第二届山东省计算智能大会
2024IEEE世界服务计算大会
等多个学术活动
获得2024年山东省研究生创新成果奖
不断深化对于专业知识的理解和运用
…
谈到未来规划
他表示
我希望继续深入研究移动群智感知、深度学习、智能任务分配等方向，进一步优化现有的算法，并探索其实际应用场景，如智慧城市、环境监测、智能交通等。希望未来能将研究成果应用到实际场景，为智能计算和群智感知技术的发展贡献自己的力量。
此篇师生合作
发表国际权威学术期刊
也是计算机与控制工程学院
推进科研育人的生动体现
见证了他们的努力与智慧
也感受到了学术研究的魅力与价值
让我们再次祝贺他们
也一起期待更多
烟大师生优秀的学术成果