活动介绍

社区计算模型:基于社区情境的合作与冲突解决

立即解锁
发布时间: 2025-08-22 00:13:55 阅读量: 7 订阅数: 21
PDF

嵌入式系统与普适计算的技术进展

### 社区计算模型:基于社区情境的合作与冲突解决 #### 1. 研究背景与动机 社区计算是一种通过智能对象之间的合作来提供普适服务的计算技术。在以往的社区计算模型中,成员间的合作被视为预定义的程序,这使得设计者在面对庞大而复杂的合作时,难以一次性规划出整个合作流程。此外,以往模型假设无冲突环境,但实际中冲突是存在的。因此,需要一种新的合作模型来直观地设计社区合作,并解决冲突问题。 #### 2. 相关工作 - **以往的社区计算模型**:将社区计算系统抽象为一个社会,社会由成员和社区组成。社区是由成员组成的主动组织,由其目标、协议和必要角色表示。成员是普适对象,可在社区中扮演特定角色。运行时,若动态出现目标,会为每个角色选择普适对象,实例化社区。社区创建后,成员根据协议描述合作以实现目标,目标达成后社区解散。 - **现有的合作模型**:多数合作模型将合作描述为预定义的静态伪程序,如配方、计划或技能。虽然很多系统、基础设施和合作模型引入了实现合作的方法,但未关注合作设计本身。例如,1997 年为 ARCHON 提出的精炼正式合作模型,将合作表示为一组预定义任务;AGDRSCOM 引入了自适应合作的概念,但未详细说明适应的含义;MAPFS 的合作模型通过动作和指令进行程序性描述;2006 年 Ji Gao 提出的混合合作模型,虽使用了配方、政策和广告,但基本合作过程仍由配方表示。 #### 3. 基于社区情境的合作模型 - **社区情境模型**:社区情境由特定成员的情境决定,成员情境由成员的属性值决定。社区情境可表示为属性的逻辑关联,其定义如下: ```plaintext <community-situation>::= <situation-name> = <community-situation> <community-situation>:: = <single-community-situation> | <conjunctive-community-situation> | <disjunctive-community-situation> <single-community-situation>::= [<quantifier>] <role-name>.<role-situation> <quantifier>::= ∀ | ∃, <role-name>::=<string>, <role-situation>::=<member-situation> <conjunctive-community-situation>::=(<community-situation>AND<community-situation>) <disjunctive-community-situation>::=(<community-situation>OR<community-situation>) <member-situation>::= <single-member-situation> | <conjunctive-member-situation> | <disjunctive-member-situation> <single-member-situation>::=<attribute>,<attribute>::=(<attribute-name> <operator><attribute-value>) <attribute-name>::= <string> , <attribute-value>::= <value> <operator>::= >| < | >= | <= | = |!= ,<value>::=<number>|<string>|<symbol>|TURE|FALSE <conjunctive-member-situation>::=(<member-situation>AND<member-situation>) <disjunctive-member-situation>::= (<member-situation> OR <member-situation>) ``` - **基于社区情境的严格合作模型**:该模型基于以下假设: 1. 社区情境的确定性。 2. 社区的所有成员都了解社区情境,并知道根据每个社区情境要执行的任务。 3. 在一个社区情境中,每个成员可以按顺序执行多个任务。 4. 即使成员的任务在一个社区情境中未完全完成,社区情境也可以改变。 5. 社区情境动态变化,但最终达到目标实现的情境。 其定义如下: ```plaintext <community-cooperation>::= <goal-name> = {<cooperation-block>}+ <cooperation- block >::=<community-situation>=>{<role-task>}+ ,<role-name>::=<string> <role-task>::=<role-name>:{<role-action-name>}+,<role-action-name>::= <string> ``` 当成员在特定社区情境中执行自己的动作时,可能会与该成员或其他成员的其他动作发生冲突。为处理这些冲突,将冲突动作分为互斥冲突类型和时间依赖冲突类型。对于互斥冲突类型,若发生冲突,应终止冲突动作之一;对于时间依赖冲突类型,应先执行其中一个动作,然后再执行另一个动作。社区管理器有一个动作冲突列表,用于处理运行时的冲突。 ```plaintext <action-conflict-list-in-community>::= {<mutual-exclusive-action-conflicts-in-community> | <time-dependent-action-conflicts-in-community>}* <mutual-exclusive-action-conflicts-in-community-in-community>::= MEC(<role-name>. <remained-action-name>,<role-name>.<killed-action-name>) <time-dependent-action-conflicts-in-community-in-community> ::= TDC(<role-name>. <precedent-action-name>,<role-name>.<following-action-name>) <remained-action-name>::= <action-name> , <killed-action-name>::= <action-name> <precedent-action-name>::=<action-name>,<following-action-name>::=<action-name> <action-name>::= <string> ``` #### 4. 基于社区情境严格合作的社区计算模型 - **基于社区情境的社区计算模型(CCM)**:是社区计算系统的最高级抽象模型,用于描述系统的需求和边界。与以往的 CCM 相比,改进后的 CCM 在合作描述部分,通过社区情境和特定情境下每个角色的任务描述来表示社区的合作。以下是一个示例: ```plaintext Society COEX_Mall { Community Type Description { Community Patrol_COEX{ Role Patrol_Robot : 1 ~ 10 { Attribute:POWER={ON|OFF}; LOCATION={location_type};MODE={BUZY|ORDINARY}; Action:Area_Assign();Patrol(); Cast : POWER=ON; LOCATION= IN.COEX_Mall; } Role Patrol_Manager : 1~ 2{ Attribute:STATUS={ON DUTY| OFF DUTY}; LOCATION={location_type}; Action:Patrol_Management(); Cast : STATUS=ON DUTY; LOCATION=IN.COEX_Mall; } Role Guid ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

Big黄勇

硬件工程师
广州大学计算机硕士,硬件开发资深技术专家,拥有超过10多年的工作经验。曾就职于全球知名的大型科技公司,担任硬件工程师一职。任职期间负责产品的整体架构设计、电路设计、原型制作和测试验证工作。对硬件开发领域有着深入的理解和独到的见解。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
立即解锁

专栏目录

最新推荐

从近似程度推导近似秩下界

# 从近似程度推导近似秩下界 ## 1. 近似秩下界与通信应用 ### 1.1 近似秩下界推导 通过一系列公式推导得出近似秩的下界。相关公式如下: - (10.34) - (10.37) 进行了不等式推导,其中 (10.35) 成立是因为对于所有 \(x,y \in \{ -1,1\}^{3n}\),有 \(R_{xy} \cdot (M_{\psi})_{x,y} > 0\);(10.36) 成立是由于 \(\psi\) 的平滑性,即对于所有 \(x,y \in \{ -1,1\}^{3n}\),\(|\psi(x, y)| > 2^d \cdot 2^{-6n}\);(10.37) 由

区块链集成供应链与医疗数据管理系统的优化研究

# 区块链集成供应链与医疗数据管理系统的优化研究 ## 1. 区块链集成供应链的优化工作 在供应链管理领域,区块链技术的集成带来了诸多优化方案。以下是近期相关优化工作的总结: | 应用 | 技术 | | --- | --- | | 数据清理过程 | 基于新交叉点更新的鲸鱼算法(WNU) | | 食品供应链 | 深度学习网络(长短期记忆网络,LSTM) | | 食品供应链溯源系统 | 循环神经网络和遗传算法 | | 多级供应链生产分配(碳税政策下) | 混合整数非线性规划和分布式账本区块链方法 | | 区块链安全供应链网络的路线优化 | 遗传算法 | | 药品供应链 | 深度学习 | 这些技

量子物理相关资源与概念解析

# 量子物理相关资源与概念解析 ## 1. 参考书籍 在量子物理的学习与研究中,有许多经典的参考书籍,以下是部分书籍的介绍: |序号|作者|书名|出版信息|ISBN| | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | |[1]| M. Abramowitz 和 I.A. Stegun| Handbook of Mathematical Functions| Dover, New York, 1972年第10次印刷| 0 - 486 - 61272 - 4| |[2]| D. Bouwmeester, A.K. Ekert, 和 A. Zeilinger| The Ph

元宇宙与AR/VR在特殊教育中的应用及安全隐私问题

### 元宇宙与AR/VR在特殊教育中的应用及安全隐私问题 #### 元宇宙在特殊教育中的应用与挑战 元宇宙平台在特殊教育发展中具有独特的特性,旨在为残疾学生提供可定制、沉浸式、易获取且个性化的学习和发展体验,从而改善他们的学习成果。然而,在实际应用中,元宇宙技术面临着诸多挑战。 一方面,要确保基于元宇宙的技术在设计和实施过程中能够促进所有学生的公平和包容,避免加剧现有的不平等现象和强化学习发展中的偏见。另一方面,大规模实施基于元宇宙的特殊教育虚拟体验解决方案成本高昂且安全性较差。学校和教育机构需要采购新的基础设施、软件及VR设备,还会产生培训、维护和支持等持续成本。 解决这些关键技术挑

利用GeoGebra增强现实技术学习抛物面知识

### GeoGebra AR在数学学习中的应用与效果分析 #### 1. 符号学视角下的学生学习情况 在初步任务结束后的集体讨论中,学生们面临着一项挑战:在不使用任何动态几何软件,仅依靠纸和笔的情况下,将一些等高线和方程与对应的抛物面联系起来。从学生S1的发言“在第一个练习的图形表示中,我们做得非常粗略,即使现在,我们仍然不确定我们给出的答案……”可以看出,不借助GeoGebra AR或GeoGebra 3D,识别抛物面的特征对学生来说更为复杂。 而当提及GeoGebra时,学生S1表示“使用GeoGebra,你可以旋转图像,这很有帮助”。学生S3也指出“从上方看,抛物面与平面的切割已经

使用GameKit创建多人游戏

### 利用 GameKit 创建多人游戏 #### 1. 引言 在为游戏添加了 Game Center 的一些基本功能后,现在可以将游戏功能扩展到支持通过 Game Center 进行在线多人游戏。在线多人游戏可以让玩家与真实的人对战,增加游戏的受欢迎程度,同时也带来更多乐趣。Game Center 中有两种类型的多人游戏:实时游戏和回合制游戏,本文将重点介绍自动匹配的回合制游戏。 #### 2. 请求回合制匹配 在玩家开始或加入多人游戏之前,需要先发出请求。可以使用 `GKTurnBasedMatchmakerViewController` 类及其对应的 `GKTurnBasedMat

探索人体与科技融合的前沿:从可穿戴设备到脑机接口

# 探索人体与科技融合的前沿:从可穿戴设备到脑机接口 ## 1. 耳部交互技术:EarPut的创新与潜力 在移动交互领域,减少界面的视觉需求,实现无视觉交互是一大挑战。EarPut便是应对这一挑战的创新成果,它支持单手和无视觉的移动交互。通过触摸耳部表面、拉扯耳垂、在耳部上下滑动手指或捂住耳朵等动作,就能实现不同的交互功能,例如通过拉扯耳垂实现开关命令,上下滑动耳朵调节音量,捂住耳朵实现静音。 EarPut的应用场景广泛,可作为移动设备的遥控器(特别是在播放音乐时)、控制家用电器(如电视或光源)以及用于移动游戏。不过,目前EarPut仍处于研究和原型阶段,尚未有商业化产品推出。 除了Ea

由于提供的内容仅为“以下”,没有具体的英文内容可供翻译和缩写创作博客,请你提供第38章的英文具体内容,以便我按照要求完成博客创作。

由于提供的内容仅为“以下”,没有具体的英文内容可供翻译和缩写创作博客,请你提供第38章的英文具体内容,以便我按照要求完成博客创作。 请你提供第38章的英文具体内容,同时给出上半部分的具体内容(目前仅为告知无具体英文内容需提供的提示),这样我才能按照要求输出下半部分。

人工智能与混合现实技术在灾害预防中的应用与挑战

### 人工智能与混合现实在灾害预防中的应用 #### 1. 技术应用与可持续发展目标 在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和混合现实(如VR/AR)技术正逐渐展现出巨大的潜力。实施这些技术的应用,有望助力实现可持续发展目标11。该目标要求,依据2015 - 2030年仙台减少灾害风险框架(SFDRR),增加“采用并实施综合政策和计划,以实现包容、资源高效利用、缓解和适应气候变化、增强抗灾能力的城市和人类住区数量”,并在各级层面制定和实施全面的灾害风险管理。 这意味着,通过AI和VR/AR技术的应用,可以更好地规划城市和人类住区,提高资源利用效率,应对气候变化带来的挑战,增强对灾害的

黎曼zeta函数与高斯乘性混沌

### 黎曼zeta函数与高斯乘性混沌 在数学领域中,黎曼zeta函数和高斯乘性混沌是两个重要的研究对象,它们之间存在着紧密的联系。下面我们将深入探讨相关内容。 #### 1. 对数相关高斯场 在研究中,我们发现协方差函数具有平移不变性,并且在对角线上存在对数奇异性。这种具有对数奇异性的随机广义函数在高斯过程的研究中被广泛关注,被称为高斯对数相关场。 有几个方面的证据表明临界线上$\log(\zeta)$的平移具有对数相关的统计性质: - 理论启发:从蒙哥马利 - 基廷 - 斯奈思的观点来看,在合适的尺度上,zeta函数可以建模为大型随机矩阵的特征多项式。 - 实际研究结果:布尔加德、布