该论文针对智慧城市中多任务群智感知优化展开研究。已有工作往往将优化目标设定为多个任务的整体效用，并不考虑单个任务的感知质量。以上思路在感知资源有限的情况下，尽管多个任务的整体效用得到优化，但单个任务往往无法达到所需的感知质量要求，导致所采集的城市感知数据不可用。而该论文创新地提出一种考虑个体任务质量的整体效用优化方法。该方法综合利用多目标优化理论、城市移动轨迹分析算法、子模函数性质，提出一种逆向贪心迭代优化算法，实现了“整体效益”和“个体利益”的联合协同优化。本文主要完成人为我所助理研究员王江涛、王亚沙教授、张大庆教授，其他作者包括美国密苏里科技大学助理教授熊昊一博士、美国科罗拉多大学吕琴教授，以及重庆大学陈超副教授等。
