24、空间掌握语言SGL的分布式解释主要思想

空间掌握语言SGL的分布式解释主要思想

1. 分布式解释的概念

空间掌握语言（SGL）在分布式环境中的解释和执行主要依赖于SGL解释器网络。这些解释器被嵌入到关键系统资源中，如人类、机器人、传感器、智能手机、智能手表等。SGL解释器网络共同解释用SGL编写的高级任务场景，这些场景能够表示任何并行和分布式算法。它们可以从任何节点（或多个节点）开始，运行时覆盖整个区域，实现自我传播和自我匹配。这种解释和执行方式使得SGL场景能够在没有中心设施或控制的情况下运行，同时作为一个系统展现整体性和高度完整性。

SGL解释器网络的动态特性允许它在不同的系统中实现，包括技术系统和社会系统。这些系统中的组件可以通过电子、声学、视觉、邮政，甚至是直接的语音或纸质书写进行通信。这种灵活性使得SGL能够广泛应用于各种分布式环境，而无需依赖于特定的通信媒介。

2. 场景的自我传播

SGL场景的自我传播和匹配是其核心特性之一。这些场景能够以活动空间模式的形式应用于任何网络位置，然后自我传播、自我复制、自我覆盖和自我匹配网络拓扑。它们可以动态创建运行时分布式操作基础设施，以解决网络中的任何问题。这种模式与传统的部分-代理交换消息的方法不同，它更注重整体性和透明性，从整体出发而不是从其部分出发。

示例：自我传播的SGL场景

假设我们要在一个分布式网络中找到所有具有特定属性的节点，SGL场景可以如下编写：

跳转_节点(全部); 
非空(内容); 
身份=名称; 
包含
前端(类型, 阈值 = 5);
节点组(节点组, 距离, 类型); 
距离 = 0; 
节点组 = 名称