14、跨层与网络上下文感知的通用架构解析

跨层与网络上下文感知的通用架构解析

1. 信息感知与共享(ISS)框架概述

信息感知与共享(ISS)框架是用于管理和提供跨层与网络上下文信息的通用架构。该框架主要由在线组件和离线组件两部分构成:
- 在线组件 :提供运行时功能,负责以事件驱动的方式收集和传播信息,包括多路复用器、远程处理和数据交付管理器。
- 离线组件 :与框架内或框架与其客户端实体之间的管理任务相关,包括认证器、注册表和本体管理器。

关键功能由多路复用器、本体管理器、数据交付引擎和远程处理组件提供,以下是这些组件的详细介绍:
- 多路复用器 :是 ISS 框架的核心,负责对一个或多个事件源触发的事件进行多路复用,并将其解复用给一个或多个感兴趣的客户端实体。事件多路复用功能基于布尔代数,确保系统从任何规范状态过渡到另一个规范状态,从而保持稳定性和可预测性。例如,图 2 展示了三个位于不同协议层的事件源或监视器,右侧的两个客户端(事件接收器)注册了高级抽象,指定了事件源的多路复用方式。
- 数据交付管理器 :负责在事件触发时将数据共享并交付给感兴趣的各方(事件接收器)。信息源可分为三类:简单通知(二进制)、单值信息(标量)和大量(空间或时间上)收集的数据。对于后两类,数据交付组件会根据及时性和体积等语义启发式方法决定信息的交付方案和排列方式。
- 远程处理功能 :用于将 ISS 功能扩展到节点范围之外的网络,以实现网络驱动的上下文感知。它以统一的方式增强了多路复用器和数据交付组件在网络中的功能,促进

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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