1.一种群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，包括：
1)输入利用待交叉验证的任务分配模型将群智感知任务模型按照区域和时间划分得到的多个时空子任务、以及利用用户招募模型确定的智能体代理的参数；
2)将所述时空子任务导入预先建立了用户智能体模型、人工社会环境模型以及智能体交互模型的人工社会平台，所述用户智能体模型包含多种智能体代理，所述智能体交互模型为智能体之间的交互模型，根据确定的智能体的参数设置用户智能体模型的模型参数，设置人工社会环境模型以及智能体交互模型的模型参数；
3)利用人工社会平台中的人工社会计算实验方案设计工具，设置随机操作的干扰，并开启人工社会并行计算引擎运行并产生实验样本；针对产生的实验样本针对进行的指定评价指标的数据统计，得到包含指定评价指标的实验结果。
2.根据权利要求1所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤1)中群智感知任务模型的属性包括类型、时空背景信息、领域知识、定价、执行任务方式和任务分解约束，其中：所述类型包括为群智感知任务发起者发布任务时提供的类型信息，包括考虑时间紧急程度要求的类型、考虑空间范围要求的类型以及考虑空间在不同时间的位置关系的类型；所述时空背景信息为群智感知任务发起者发布任务时提供的时间和空间信息；所述领域知识为群智感知任务发起者发布任务时提供的任务领域信息；所述定价为群智感知任务发起者发布任务时提供的任务价格信息；所述执行任务方式为群智感知任务发起者发布任务时提供的执行任务方式，包括用户单独完成、用户协作完成以及通过共享服务完成；所述任务分解约束，为群智感知任务发起者发布任务时提供的任务分解约束条件，包括空间约束和时间约束。
3.根据权利要求2所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，所述考虑时间紧急程度要求的类型包括紧急任务和一般任务；所述考虑空间范围要求的类型包括点任务、区域任务和复杂任务，复杂任务为点任务、区域任务两者的结合；所述考虑空间在不同时间的位置关系的类型包括静态任务和动态任务，静态任务是指在不同时间下空间位置固定的任务，动态任务是指在不同时间下空间位置变化的任务。
4.根据权利要求1所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤1)中智能体代理的属性包括：时空信息、信誉度、技能、偏好、人口标识、性别、年龄以及社会角色中的部分或全部，所述时空信息包括空间信息和时间信息，空间信息包括用户目前的位置、历史轨迹以及预测运动轨迹和兴趣点，时间信息包括用户的工作时间和可参与时间；所述信誉度包括用户正确完成任务的概率，且所述用户正确完成任务的概率为根据用户完成不同任务类型的历史数据中被正确标记的比重来计算得到；所述技能包括用户在多种指定技能领域的知识技能值；所述偏好包括用户对任务类型的偏好、对地点的偏好和对时间的偏好。
5.根据权利要求4所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤2)中的人工社会环境模型包括智能体和环境实体，所述环境实体包括社区、工厂、学校以及公司，所述智能体以家庭为单位、以环境实体以及家庭为枢纽形成智能体的家庭关系、邻居关系以及环境实体相关人际关系，所述环境实体相关人际关系包括学校内的朋友关系或工作场所的工友关系。
6.根据权利要求5所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤2)之前包括建立人工社会环境模型的步骤：输入选定某一区域的人口地理统计数据，生成智能体的人口标识，并确定环境实体的位置，所述环境实体包括学校、工作场所、消费场所和娱乐场所；设置智能体的行政区域，生成居民楼；将智能体分配到家庭，生成家庭结构，确定智能体的家庭角色，以及智能体的年龄和性别属性；为家庭在居民楼中分配地址，生成智能体的家庭关系和邻居关系；根据智能体的年龄和性别属性，为智能体分配对应的消费场所和娱乐场所，为智能体分配对应的学校、或工作场所，并为智能体建立学校内的朋友关系或工作场所的工友关系，最终得到完整的人工社会环境模型。
7.根据权利要求1所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤2)之中的智能体交互模型为由智能体代理、空间位置两类节点通过边连接构成的智能体空间移动网络gi(vi,ei,wi)和智能体接触网络gm(vi,vm,em,wm)构成的双模态网络g2(gi,gm)，其中vi,vm,分别表示智能体代理个体与地理空间场所的集合，ei,em分别表示个人接触网络和个体空间移动网络的连边集合，wi，wm分别表示ei,em对应的权重系数集，双模态网络g2(gi,gm)中的连边仅存在于智能体之间以及智能体与空间位置之间，且智能体的移动受到空间移动网络gi(vi,ei,wi)的连边权重系数wi的控制，智能体选择接触对象受到智能体接触网络gm(vi,vm,em,wm)的连边权重系数wm的控制。
8.根据权利要求1所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法，其特征在于，步骤3)之后还包括将包含指定评价指标的实验结果与输入的传统优化模型的检测结果进行对比的步骤，以及利用人工社会平台中的人工社会状态可视化工具对包含指定评价指标的实验结果中的部分或全部实验样本进行复盘展示的步骤。
9.一种群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证装置，包括相互连接的微处理器和存储器，其特征在于，所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述的群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行权利要求1～8中任意一项所述群智感知的任务分配和用户招募模型交叉验证方法的计算机程序。