本技术涉及群智感知与人工智能的交叉技术领域，尤其是涉及一种多任务场景下基于隐私保护的工人选择方法及系统。包括获取工人信息和平台认证密钥；基于工人信息和平台认证密钥计算工人之间的协作效益；获取任务信息，并对任务信息进行分解得到子任务；计算工人对于完成子任务的能力效益，并通过赋予工人假身份和加密密钥对能力效益进行加密；根据能力效益和协作效益确定每个子任务的候选工人组，并计算工人对于每个子任务的任务完成效益；在子任务预算约束下，根据工人的任务完成效益为每个子任务选择最佳协作工人组。该方案既能同时保护工人的任务竞争信息和感知数据隐私，又能保证任务分配的准确性和上传数据的质量。

 本技术属于通信技术领域，面向远程教育中边远学校通信难问题，设计一种联合组合粒子群算法与对角加载因子更新的稀疏圆阵干扰抑制波束形成方法，包括首先根据信噪比SNR、稀疏圆形阵列流型AS、期望方向个干扰信号方向，获得阵列接收信号模型xs(t)，期望接收信号模型rs(t)与干扰信号接收信号模型is(t)；步骤2:计算噪声与干扰协方差矩阵；并求出形成方法搜索空间；步骤3：将对角加载波束形成的干扰位置旁瓣电平总和作为评价函数；步骤4：使用改进组合粒子群算法优化初始种群，并设计粒子群个体交叉变异策略，完成干扰抑制波束形成。本发明在减少阵元数、降低系统成本的同时实现对干扰信号的抑制效果。