摘要：本文將在面向智慧城市的多精度群智感知背景下,設計基于Stackelberg博弈模型的定價激勵機制來解決這三方面問題。首先在完全博弈信息條件下確立最優定價的存在條件,然后在用戶感知成本不確定的情況下,設計了基于Q學習的動態定價算法SPA。在多個場景下的仿真結果驗證了算法具有很好的用戶適應性、成本節約性和感知安全性。