一种基于Elo分级模型的积分激励系统及方法

    公开(公告)号:CN104933593A

    公开(公告)日:2015-09-23

    申请号:CN201510184391.1

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于Elo分级模型的积分激励系统及方法,服务请求者向服务平台提出服务请求,并付出积分值;众多可提供服务的服务节点自发地向服务平台提供针对此项服务的解决方案,服务请求者决定一个服务节点作为胜出节点,依据Elo分级模型评价胜出节点与非胜出服务节点的两两竞争关系,即节点胜出几率Ei与Ej,并进而得到非胜出节点的服务后积分值Rj,最终根据竞争的平均概率获得胜出节点的胜出平均概率E,以及胜出节点最终的积分值Ri。本发明方法通过服务评价平台权衡服务节点之前的博弈,并结合服务节点之前的积分值,来判定一次服务中各个服务节点的奖励情况,以达到公平公正奖励的效果,充分保证平台的服务效果,同时起到激励作用。

    一种应用于群智计算的服务节点选择方法

    公开(公告)号:CN104917812B

    公开(公告)日:2018-03-02

    申请号:CN201510182311.9

    申请日:2015-04-16

    Abstract: 本发明公开了一种应用于群智计算的服务节点选择方法,具体包括以下步骤:目标区域的节点活动性探测;服务节点的距离参数确定;服务节点的服务预期满意度确定;服务节点的完成时间系数计算;服务节点与任务节点友好度计算;服务节点的适配系数进行计算。本发明可以通过对于服务节点各个服务因素的进行测定并且进行计算,能够快速的为用户筛选出最佳的服务节点进行服务请求的发送。

    一种应用于群智计算的服务节点选择方法

    公开(公告)号:CN104917812A

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201510182311.9

    申请日:2015-04-16

    CPC classification number: H04L67/18 H04L67/26

    Abstract: 本发明公开了一种应用于群智计算的服务节点选择方法,具体包括以下步骤:目标区域的节点活动性探测;服务节点的距离参数确定;服务节点的服务预期满意度确定;服务节点的完成时间系数计算;服务节点与任务节点友好度计算;服务节点的适配系数进行计算。本发明可以通过对于服务节点各个服务因素的进行测定并且进行计算,能够快速的为用户筛选出最佳的服务节点进行服务请求的发送。

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