本文将在面向智慧城市的多精度群智感知背景下,设计基于Stackelberg博弈模型的定价激励机制来解决这三方面问题。首先在完全博弈信息条件下确立最优定价的存在条件,然后在用户感知成本不确定的情况下,设计了基于Q学习的动态定价算法SPA。在多个场景下的仿真结果验证了算法具有很好的用户适应性、成本节约性和感知安全性。
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