40、自组织资源感知聚类与智能上下文感知系统研究

自组织资源感知聚类与智能上下文感知系统研究

在当今的网络与计算环境中，自组织资源感知聚类和智能上下文感知系统是两个重要的研究领域。前者旨在解决自组织网络中的聚类问题，提高网络的资源利用效率；后者则致力于在普适计算环境中，通过上下文感知提供更加智能和个性化的服务。

自组织资源感知聚类

在自组织网络中，聚类是一种有效的管理和优化网络资源的方法。相关研究提出了一种基于社会昆虫分工响应函数的启发式聚类算法。该算法根据节点的连接性、能量和资源等因素，选择最合适的节点作为簇头。簇头自发形成后，会收集成员节点，直到满足资源需求。

在聚类过程中，使用了一个适应度函数来评估节点成为簇成员的适合度。该函数考虑了节点到簇和簇头的距离、连接性以及资源可用性等因素。适应度值在 0 到 1 之间，值越高表示节点越适合加入该簇。同时，还引入了一个 κ 参数，用于控制对节点到簇的距离的奖励和对到簇头距离的惩罚程度。

为了验证算法的有效性，研究人员使用 Shox 无线自组织网络模拟器进行了模拟实验。实验中生成了 40 个包含 13 个节点的问题实例，节点位置随机选择。使用接收信号强度（RSSI）作为链路度量，通过调整无线电功率实现最大传输范围为 10m。将最小内部通信聚类问题建模为整数线性规划问题，并使用 lp solve 程序求解每个实例的最优成本。

实验结果表明，该算法的平均通信成本为 30.72，标准差为 6.07；而最优解的均值为 24.42，标准差为 4.26。该算法平均性能比最优解高 25%，在 60%的测试用例中，性能至少是最优解的 1.5 倍，且没有测试用例的性能低于最优结果的 2 倍。

智能上下文感知系统

在普适