武科大网讯 近日，计算机科学与技术学院鲁剑锋教授以第一作者身份再次在中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际期刊《IEEE Transactions on Mobile Computing》发表学术论文“Incentivizing Proportional Fairness for Multi-Task Allocation in Crowdsensing”。该成果是继2022年鲁剑锋教授在IEEE JSAC发表计算机学院首篇CCF-A类国际期刊论文后的又一项新的突破，成果率先将微观经济学领域中比例公平概念引入到面向群智感知的激励机制设计中，并取得了创新性进展，为后续面向联邦学习的公平调度机制设计与优化研究奠定了坚实的理论基础，有力推进了智能物联网领域前沿性研究，扩大了我校计算机学科的学术声誉与影响力。
群智感知已经成为一种收集、分析和利用普世感知数据的新范式，远远超出了以前可能的规模。有效的激励机制在群智感知中用于激发策略用户的热情是必要且必须的，然而现有的纯粹以社会效用最大化为目标的多任务分配研究可能会导致分配不平衡的问题，从而损害社会公平。这促使本文首次将微观经济学中的比例公平概念引入到一种全新的公平意识激励机制的设计中。具体的，首先将群智感知中的多任务分配交互建模为多请求者多工作者Stackelberg博弈模型，然后将公平意识的多任务分配问题转化为公平意识的激励机制设计问题。接下来，证明了该博弈模型存在一个唯一的Stackelberg均衡，并证明了通过谨慎提出的算法可以有效地计算出该均衡。由于现有的均衡往往非社会最优解，进一步设计了一个二次分配规则，以最大限度地提高社会效用和系统性能，同时以最小的成本实现比例公平。最后，使用合成数据集和真实世界数据集的大量实验表明，与现有技术相比，论文所提出的机制具有优越性。
鲁剑锋，武汉科技大学计算机学院三级教授、博导、湖北省“楚天学者”特聘教授、浙江省杰出青年基金获得者。是CCF、IEEE、ACM会员，CCF物联网/普适计算专委会执行委员、国家重点研发计划“物联网与智慧城市”重点专项答辩评审专家、湖北省/浙江省/上海市/广东省/江西省/海南省科技计划项目评审专家等。主要研究兴趣包括联邦学习、群智计算、博弈论及其应用等。近年来以第一作者/通讯作者在IEEE TSC、IEEE JSAC、IEEE TIFS、ACM TOIT、IEEE TII、IEEE TVT、IEEE TCSS、IEEE IOTJ、电子学报等国际著名学术期刊及会议上发表论文50余篇。先后主持国家自然科学基金4项、省部级课题6项。指导研究生获省/校优秀毕业生称号、优秀硕士学位论文、研究生国家奖学金、校长特别奖多人次，多人毕业后赴武科大、上海交大、浙师大等高校读博深造。
论文全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10287577
