随着互联网商业模式以及移动通信技术的快速发展,空间众包作为一种分布式问题解决机制受到了广泛的关注。不同于传统众包,空间众包专注于具有位置要求的空间任务,即工人需要前往特定空间位置处完成任务。由于空间众包能够利用群体智慧解决传统众包无法完成的复杂空间任务,因此,受到了工业界与学术界的重视。在空间众包中,设计高效的任务分配算法和激励机制至关重要。一方面,以任务为中心设计的任务分配算法可以较好地保证系统的有效性和可靠性。当前,已有一些以任务为中心的研究成果,但存在如下的局限:在简单任务场景下,忽略了硬性时间需求以及不确定因素造成的任务过期等问题;在复杂任务场景下,忽略了任务间存在相关性以及工人间存在协作性的现象。另一方面,当工人和任务信息不完全公开时,合理的激励机制对保证工人参与积极性和优化任务分配具有重要意义,为此,相关研究取得一些进展,但已有研究忽略了任务空间覆盖对感知平台可靠性的影响以及工人恶意竞争的问题。针对现有工作的不足,本文分别考虑任务软时间窗、任务相关性以及任务空间覆盖等因素,研究了任务分配问题和激励机制。主要研究内容如下:(1)在简单任务场景下,研究最小化系统成本的任务分配问题。首先,基于工人初始成本要求以及任务软时间窗约束给出对应的优化问题,并证明其为NP-hard问题。其次,考虑到该问题不存在计算有效的最优算法,为此,基于离散布谷鸟搜索算法以及任务优先级设计求解算法。最后,仿真结果表明,所设计的算法比其他算法具有更好的性能。(2)在复杂任务场景下,研究最大化任务完成率的任务分配问题。首先,基于工人协作性以及任务相关性给出对应的优化问题,并证明其为NP-hard问题。其次,由于该问题在多项式时间内无法求得最优解,因此,设计改进的离散布谷鸟搜索算法进行求解。最后,仿真结果表明,较之于其他算法,该算法的性能更好。(3)针对工人与任务信息不完全公开的场景,研究最大化平台收益的激励机制。首先,基于工人时间限制以及任务空间覆盖要求给出对应的优化问题,并证明其为NP-hard问题。其次,基于反向拍卖和次价拍卖设计激励机制,分析表明该机制满足个体理性、计算有效性、平台收益性以及诚实性等属性。最后,仿真结果表明,所设计的机制与现有机制相比,具有更好的性能。本文结合任务软时间窗、任务相关性以及任务空间覆盖等因素,研究了空间众包中的任务分配问题和激励机制设计,相关工作可为空间众包的系统实现提供参考。