CN109889388A - 一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法。所述方法包括如下步骤：步骤1，建立服务提供商(Service Provider,SP)模型和移动用户(Mobile Users,MU)模型；步骤2，建立两阶段动态契约模型，以规避签约后由于信息不对称性导致的道德风险问题；步骤3，建立融合声誉理论的两阶段动态契约模型，通过契约显性激励和声誉隐性激励的双重激励，从而保证MU长期高效地参与移动众包。本发明提出的多用户参与众包网络激励方法易于实现，源节点和中继节点之间的信息交互较少，因而该方法所需的信令开销较少。

Description

一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计 方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法。

背景技术

随着无线通信以及计算机技术的快速发展，移动智能设备已经进入到每个人的日常生活,使大众的生活方式、工作方式都发生了很大变化，移动用户通过参与协作，可以获得普遍的服务。移动众包，作为一种新兴的移动智能服务方式，可以有效聚集行业专家和普通业余人员，利用互联网、移动设备解决问题；同时能够降低公司运营开销，与任务参与者实现共赢。移动众包网络可以通过对移动众包收集的真实数据进行有效的分析和处理。但是，在移动众包任务完成的过程中，因移动设备的资源消耗(即电池，内存和时间)、以及收集到的数据通常包含隐私安全和位置信息会给移动用户带来威胁，导致移动用户很可能不愿意在没有额外激励的情况下参与众包任务。因此，设计一个有效的移动众包网络是一个极具挑战性的课题。

目前，针对移动众包网络激励机制主要有三种：基于娱乐的、基于虚拟成就的和基于货币的激励机制。基于娱乐的激励机制是将众包任务转变为可玩游戏，以吸引众包参与者；基于虚拟成就的激励机制是通过颁布成就勋章等方式给参与者带来心理满足；基于货币的激励机制是为众包参与者的努力提供奖励。前两种激励机制需要具备相关领域的知识，第三种激励机制更适合一般的众包场景。由于移动用户的移动性和移动无线环境的动态性，服务提供商(Service Provider,SP)可能无法获得移动用户的努力程度，出现移动用户(Mobile Users,MU)与服务提供商(Service Provider,SP)之间的网络信息不对称的问题。当前在非对称性网络信息条件下实施移动众包网络激励成为亟待解决的问题。

针对非对称性信息条件下的移动众包技术问题正得到广大研究者的关注。现在比较有效的方法是基于契约理论的激励方法，来解决移动众包网络中的信息不对称问题，这种方法主要用于短期的众包任务。但是，像众包地图、汽车租赁众包、广告传播等需要进行长期重复的众包任务，采用契约激励机制不能最大限度及刺激移动用户参与到众包任务的完成中，为了激励移动用户长期参与移动众包任务，我们将声誉理论引入到契约激励中，提出基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法，通过契约的显性激励和声誉隐性激励的双重激励设计，激励移动用户积极的参与众包任务，并且高质量的完成众包任务，从而达到服务提供者和手机用户双方互利共赢的目的。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的不足，在动态非对称信息情景下引入声誉模型。本发明的目的在于提出一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法。所述方法首先通过将移动众包网络映射成劳动力市场，建立软件服务提供商和移动用户模型；在此基础上，针对移动众包网络中移动用户的自私性和网络信息非对称性特点，通过建立契约激励模型，以规避移动用户私有行为引起的道德风险问题；最后，为了激励移动用户长期参与移动众包任务，将声誉理论引入到契约激励中，提出基于声誉理论的两阶段动态契约激励机制设计方法，通过契约显性激励和声誉隐性激励的双重激励设计，以激励移动用户积极地参与长期的众包任务，从而达到服务提供者和移动用户双方互利共赢的目的。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，建立服务提供商(Service Provider,SP)模型和移动用户(Mobile Users,MU)模型；

步骤2，建立两阶段动态契约模型，以规避签约后由于信息不对称性导致的道德风险问题；

步骤3，建立融合声誉理论的两阶段动态契约模型，通过契约显性激励和声誉隐性激励的双重激励，从而保证MU长期高效地参与移动众包。

进一步地，步骤1中，所述建立SP模型实现过程包括：

由于移动用户与服务提供商互动频率、移动用户对众包活动信任感、移动用户与服务提供商的关系等因素，会导致服务提供商的收益会有所波动。因此，我们引入扰动因子ε。

MU参与众包任务的条件下，MU通过完成众包任务使得SP所获得的收益为：

其中，表示在t阶段服务提供商获得的收益，即分别是第一阶段与第二阶段的服务提供商获得的收益；θ_i为每单位众包努力的利润；表示在t阶段移动用户的努力程度，即分别是是第一阶段与第二阶段移动用户的努力程度；ε为扰动因子并且ε～N(0,σ²)。

于是，SP获得的总收益为：

其中，δ(δ＞0)为时间因素的折现因子；分别是第一阶段和第二阶段的服务提供商获得的收益。

MU在完成移动众包任务后，获得的报酬为：

其中，表示移动用户在t阶段获得的报酬，即分别表示移动用户在第一阶段与第二阶段获得的报酬，表示在t阶段支付给移动用户的固定工资，即分别表示第一阶段与第二阶段支付给移动用户的固定工资，表示在t一阶段移动用户任务完成后的提成系数，即分别表示第一阶段与第二阶段移动用户任务完成后的提成系数。

于是，SP所获得效用为其所获得的总收益U_S减去支付给MU的报酬S_i，可表示为：

其中，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的MU的报酬。

进一步地，建立MU模型实现过程包括：

假设c_i是第i个MU的众包成本系数，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的努力程度，于是移动用户参与众包的成本为：

进一步地，MU所获得收益为其所获得的报酬减去参与众包的成本可表示为：

考虑到移动用户是风险规避型，且具有不变的绝对风险规避效用函数：

其中，η_M是移动用户绝对风险的规避系数，ω是移动用户的实际收益。

进一步地，步骤2中，所述建立基于契约理论的移动众包网络动态激励机制模型实现过程包括：

针对移动众包网络中移动用户的自私性和网络信息非对称性等特点，通过建立两阶段契约激励模型，以规避移动用户私有行为引起的道德风险问题。

我们可以得到各阶段第i个移动用户的期望效用可写为：

其中，表示移动用户在t阶段的实际收益，即分别是移动用户第一阶段与第二阶段的实际收益。

我们可以令：

其中，表示t阶段的收益，即分别是第一阶段和第二阶段的收益。

进一步我们可以得到：

我们可以看出与是正相关的关系，所以，可以用来替代从而简化期望效用公式。

进一步可以得到两阶段第i个移动用户的期望效用为：

其中，分别是移动用户第一阶段和第二阶段的实际收益。

同理，我们可以令

所以，我们可以用来替代E[u(ω_i)]，从而简化期望效用公式。

进一步地，步骤3中，所述建立基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法优化模型实现过程包括：

在一个2期的模型中，服务提供商通过对移动用户第一期契约完成情况的观测而形成一种声誉效应，因此这一部分的效应大小可以假设为其中λ＞0，当移动用户在当期表现得越好，其声誉的外部性效应就越大。

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以简写为：

其中，λ是声誉效应的系数，λ＞0。

由于整个过程只有两个阶段，并且第一期的契约签订后的完成情况会影响到第二期的签约。所以，设计第一阶段的契约的过程中需要考虑声誉效应带来的影响，而第二阶段的契约设计就不需要考虑声誉效应的影响。因此，第二期的报酬和规避风险成本都需要考虑声誉效应带来的变化，表示为

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段的期望效用可以表示为：

在理性预期的假设下，是移动用户的努力水平的估计值，当均衡状态时，

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段规避风险的成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数，且

与此同时，在考虑声誉效应影响下，两阶段总期望收益和总的风险规避成本都会发生相应的变化。

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以重写简写为：

进一步地，在考虑声誉效应的影响下移动用户两阶段规避风险的总成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数。

基于逆向归纳法思想，先考虑第二阶段的契约设计，第二阶段中，为了确保移动用户通过选择契约获得移动用户的保留效用，应满足以下个人理性(Individual reason，IR)约束条件：

其中，η_M是移动用户规避风险系，是移动用户的保留效用。

然后，为了确保移动用户在选择契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下激励相容(Incentive compatibility，IC)约束条件，

因此，保证上述移动用户第二阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大期望效用问题可表示为：

于是，第二阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的第二阶段期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解

因此，在设计第一阶段契约的过程中考虑声誉效应，以及声誉效应带来的额外收益的情况下，移动用户两阶段的个人理性IR约束条件可表示：

其中，λ是声誉效应的系数，λ＞0。

同时，为了确保移动用户在选择第一阶段契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下两阶段激励相容IC约束条件：

因此，在保证上述两阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大预期效用问题可表示为

于是，两阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的总期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明提出的一种信息非对称网络环境下多用户参与众包任务激励方法，该方法针对网络信息的非对称性，针对契约签订后移动用户私有行为引起的道德风险问题，提出基于声誉理论的多用户移动众包网路激励方法，以保证用户积极参与移动众包网络的实现。并且，本发明提出的多用户参与众包网络激励方法易于实现，源节点和中继节点之间的信息交互较少，因而该方法所需的信令开销较少。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本实施例假设移动众包网络是一个劳动力市场。其中，SP是委托方，MU是代理方，可提供众包任务参与完成服务。SP作为主动缔约方，向MU提供由一系列合约条款组成的交易契约，契约条款包括众包任务工作量和报酬。

本发明通过将移动众包任务网络映射成劳动力市场将基于市场驱动的声誉模型引入到众包任务完成机制中，建立SP模型和MU模型；考虑到移动众包网络中移动用户的自私性和网络信息的非对称性，针对签约以后私有行为引起的道德风险以及合同化的显性激励的不完备性等问题，通过建立基于声誉理论的移动众包动态契约模型，结合激励相容和参与约束的条件，以激励其积极参与长期的移动众包任务，从而达到众包任务高效的完成的目的。

(1)SP模型

由于移动用户与服务提供商互动频率、移动用户对众包活动信任感、移动用户与服务提供商的关系等因素，会导致服务提供商的收益会有所波动。因此，我们引入扰动因子ε。

MU参与众包任务的条件下，MU通过完成众包任务使得SP所获得的收益为：

其中，i表示第i个移动用户并且(1≤i≤N)；表示在t阶段服务提供商获得的收益，即分别是第一阶段与第二阶段的服务提供商获得的收益；θ_i为每单位众包努力的利润；表示在t阶段移动用户的努力程度，即分别是是第一阶段与第二阶段移动用户的努力程度；ε为扰动因子并且ε～N(0,σ²)。

于是，SP获得的总收益为：

其中，δ(δ＞0)为时间因素的折现因子；分别是第一阶段和第二阶段的服务提供商获得的收益。

(2)MU模型

MU在完成移动众包任务后，获得的报酬为：

其中，表示移动用户在t阶段获得的报酬，即分别表示移动用户在第一阶段与第二阶段获得的报酬，表示在t阶段支付给移动用户的固定工资，即分别表示第一阶段与第二阶段支付给移动用户的固定工资，表示在t一阶段移动用户任务完成后的提成系数，即分别表示第一阶段与第二阶段移动用户任务完成后的提成系数。

于是，SP所获得效用为其所获得的总收益U_S减去支付给MU的报酬S_i，可表示为：

其中，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的MU的报酬。

进一步地，建立MU模型实现过程包括：

假设c_i是第i个MU的众包成本系数，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的努力程度，于是移动用户参与众包的成本为：

进一步地，MU所获得收益为其所获得的报酬减去参与众包的成本可表示为：

考虑到移动用户是风险规避型，且具有不变的绝对风险规避效用函数：

其中，η_M是移动用户绝对风险的规避系数，ω是移动用户的实际收益。

我们可以得到各阶段第i个移动用户的期望效用可写为：

其中，表示移动用户在t阶段的实际收益，即分别是移动用户第一阶段与第二阶段的实际收益。

我们可以令：

其中，表示t阶段的收益，即分别是第一阶段和第二阶段的收益。

进一步我们可以得到：

我们可以看出与是正相关的关系，所以，可以用来替代从而简化期望效用公式。

进一步可以得到两阶段第i个移动用户的期望效用为：

其中，分别是移动用户第一阶段和第二阶段的实际收益。

同理，我们可以令

所以，我们可以用来替代E[u(ω_i)]，从而简化期望效用公式。

(3)声誉模型

针对移动众包网络中移动用户的自私性和网络信息非对称性等特点，通过建立两阶段契约激励模型，以规避移动用户私有行为引起的道德风险问题。

在一个2期的模型中，服务提供商通过对移动用户第一期契约完成情况的观测而形成一种声誉效应，因此这一部分的效应大小可以假设为其中λ＞0，当移动用户在当期表现得越好，其声誉的外部性效应就越大。

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以简写为：

其中，λ是声誉效应的系数，其中λ＞0。

由于整个过程只有两个阶段，并且第一期的契约签订后的完成情况会影响到第二期的签约。所以，设计第一阶段的契约的过程中需要考虑声誉效应带来的影响，而第二阶段的契约设计就不需要考虑声誉效应的影响。因此，第二期的报酬和规避风险成本都需要考虑声誉效应带来的变化，表示为

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段的报酬的期望可以表示为：

在理性预期的假设下，是移动用户的努力水平的估计值，当均衡状态时，

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段规避风险的成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数，且

与此同时，在考虑声誉效应影响下，两阶段总期望收益和总的风险规避成本都会发生相应的变化。

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以重写简写为：

进一步地，在考虑声誉效应的影响下移动用户两阶段规避风险的总成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数。

(4)动态激励模型

基于逆向归纳法思想，先考虑第二阶段的契约设计，第二阶段中，为了确保移动用户通过选择契约获得移动用户的保留效用，应满足以下个人理性(Individual reason，IR)约束条件：

其中，η_M是移动用户规避风险系，是移动用户的保留效用。

然后，为了确保移动用户在选择契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下激励相容(Incentive compatibility，IC)约束条件，

因此，保证上述移动用户第二阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大期望效用问题可表示为：

于是，第二阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的第二阶段期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解

因此，在设计第一阶段契约的过程中考虑声誉效应，以及声誉效应带来的额外收益的情况下，移动用户两阶段的个人理性IR约束条件可表示：

其中，λ是声誉效应的系数，λ＞0。

同时，为了确保移动用户在选择第一阶段契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下两阶段激励相容IC约束条件：

因此，在保证上述两阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大预期效用问题可表示为

于是，两阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的总期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解。

本发明提出的一种信息非对称网络环境下多用户参与众包任务激励方法，该方法针对网络信息的非对称性，针对契约签订以后私有行为引起的道德风险问题，提出基于声誉理论的移动众包网络动态激励方法，以保证用户积极参与移动众包网络任务的完成。并且，本发明提出的多用户参与众包网络激励方法易于实现，源节点和中继节点之间的信息交互较少，因而该方法所需的信令开销较少。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤1，建立服务提供商SP模型和移动用户MU模型；

步骤2，建立两阶段动态契约模型，以规避签约后由于信息不对称性导致的道德风险问题；

步骤3，建立融合声誉理论的两阶段动态契约模型，通过契约显性激励和声誉隐性激励的双重激励，从而保证MU长期高效地参与移动众包。

2.根据权利要求1所述的基于声誉理论的移动众包网络动态激励机制设计方法，其特征在于，步骤1中，所述建立服务提供商SP模型实现过程包括：

由于移动用户与服务提供商互动频率、移动用户对众包活动信任感、移动用户与服务提供商的关系，会导致服务提供商的收益会有所波动，因此，引入扰动因子ε；

MU参与众包任务的条件下，MU通过完成众包任务使得SP所获得的收益为：

其中，表示在t阶段服务提供商获得的收益，即分别是第一阶段与第二阶段的服务提供商获得的收益；θ_i为每单位众包努力的利润；表示在t阶段移动用户的努力程度，即分别是是第一阶段与第二阶段移动用户的努力程度；ε为扰动因子并且ε～N(0,σ²)；

于是，MU参与众包服务的条件下，MU完成任务使得SP两阶段所获得的总收益为：

其中，δ为时间因素的折现因子，δ＞0；分别是第一阶段和第二阶段的服务提供商获得的收益。

3.根据权利要求1所述的基于契约理论的移动众包网络动态激励机制设计方法，其特征在于，步骤1中，所述建立移动用户MU模型实现过程包括：

MU在完成移动众包任务后，获得的报酬为：

其中，表示移动用户在t阶段获得的报酬，即分别表示移动用户在第一阶段与第二阶段获得的报酬，表示在t阶段支付给移动用户的固定工资，即分别表示第一阶段与第二阶段支付给移动用户的固定工资，表示在t一阶段移动用户任务完成后的提成系数，即分别表示第一阶段与第二阶段移动用户任务完成后的提成系数；

于是，SP所获得效用为其所获得的总收益U_S减去支付给MU的报酬S_i，表示为：

其中，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的MU的报酬；

进一步地，建立MU模型实现过程包括：

假设c_i是第i个MU的众包成本系数，分别是移动用户第一阶段与第二阶段的努力程度，于是移动用户参与众包的成本为：

进一步地，MU所获得收益为其所获得的报酬减去参与众包的成本表示为：

考虑到移动用户是风险规避型，且具有不变的绝对风险规避效用函数：

其中，η_M是移动用户绝对风险的规避系数，ω是移动用户的实际收益。

4.根据权利要求1所述的基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法，其特征在于，步骤2中，所述建立两阶段动态契约模型，所采取的实现过程包括：

针对移动众包网络中移动用户的自私性和网络信息非对称性特点，通过建立两阶段契约激励模型，以规避移动用户私有行为引起的道德风险问题；

得到各阶段第i个移动用户的期望效用表示为：

其中，表示移动用户在t阶段的实际收益，即分别是移动用户第一阶段与第二阶段的实际收益；

令：

其中，表示t阶段的收益，即分别是第一阶段和第二阶段的收益；

进一步得到：

可以看出f_i ^t与是正相关的关系，所以，可以用f_i ^t来替代从而简化期望效用公式；

进一步得到两阶段第i个移动用户的期望效用为：

其中，分别是移动用户第一阶段和第二阶段的实际收益；

同理，令

所以，可以用来替代E[u(ω_i)]，从而简化期望效用公式。

5.根据权利要求1所述的基于声誉理论的移动众包网络动态契约激励机制设计方法，其特征在于，步骤3中，所述建立融合声誉理论的两阶段动态契约模型，通过契约显性激励和声誉隐性激励的双重激励，从而保证MU长期高效地参与移动众包，实现过程包括：

在一个2期的模型中，服务提供商通过对移动用户第一期契约完成情况的观测而形成一种声誉效应，因此这一部分的效应大小可以假设为其中λ＞0，当移动用户在当期表现得越好，其声誉的外部性效应就越大；

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以简写为：

其中，λ是声誉效应的系数，λ＞0；

由于整个过程只有两个阶段，并且第一期的契约签订后的完成情况会影响到第二期的签约，所以，设计第一阶段的契约的过程中需要考虑声誉效应带来的影响，而第二阶段的契约设计就不需要考虑声誉效应的影响，因此，第二期的报酬和规避风险成本都需要考虑声誉效应带来的变化，表示为

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段的期望效用可以表示为：

在理性预期的假设下，是移动用户的努力水平的估计值，当均衡状态时，

在考虑声誉效应的影响下移动用户第二阶段规避风险的成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数，且

与此同时，在考虑声誉效应影响下，两阶段总期望收益和总的风险规避成本都会发生相应的变化；

所以，两阶段移动用户总的期望效用可以重写简写为：

进一步地，在考虑声誉效应的影响下移动用户两阶段规避风险的总成本可以表示为：

其中，ρ是的相关系数；

基于逆向归纳法思想，先考虑第二阶段的契约设计，第二阶段中，为了确保移动用户通过选择契约获得移动用户的保留效用，应满足以下个人理性IR约束条件：

其中，η_M是移动用户规避风险系，是移动用户的保留效用；

然后，为了确保移动用户在选择契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下激励相容IC约束条件，

因此，保证上述移动用户第二阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大期望效用问题可表示为：

于是，第二阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的第二阶段期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解

因此，在设计第一阶段契约的过程中考虑声誉效应，以及声誉效应带来的额外收益的情况下，移动用户两阶段的个人理性IR约束条件可表示：

其中，λ是声誉效应的系数，λ＞0；

同时，为了确保移动用户在选择第一阶段契约时，移动用户能够获得最大效用，应满足以下两阶段激励相容IC约束条件：

因此，在保证上述两阶段IR和IC条件的前提下，SP的最大预期效用问题可表示为

于是，两阶段动态契约优化问题为，在满足上述MU参与约束条件和激励约束条件下，SP的总期望效用最大化；

于是，根据拉格朗日乘子法和Kuhn-Tucker条件，通过求导进行求解，可以得出最优动态契约的最优解。