54、普适环境中主动适应的上下文管理扩展

普适环境中主动适应的上下文管理扩展

1. 引言

上下文感知应用能够对上下文的变化做出反应，从而适应物理、技术和社会环境的变化。然而，传统的被动适应方式只能在识别到事件后做出反应，若上下文频繁变化，适应过程也会频繁发生。而主动适应则利用上下文预测提前规划适应策略。具体而言，一个了解自身上下文即将如何变化，以及能通过执行器影响哪些上下文的应用程序，可以计算出可能的自我适应和上下文适应方案，并根据自身需求执行最理想的序列。我们认为这一过程需要一个具备额外功能的上下文管理系统来支持。

本文将介绍一种全面的上下文管理方法，它整合了合适的上下文查询、上下文预测以及通过执行器对上下文进行操作的功能。这通过引入上下文变量的抽象概念来实现，上下文变量可用于查询当前或未来上下文的状态，并对其进行操作。由于未来上下文中执行器的存在取决于预测及其准确性，因此实现这一点颇具难度。此外，我们的系统还提供订阅功能，以便上下文消费者能收到变化和修正的通知。我们的工作建立在现有的上下文管理、框架和预测研究基础之上。

2. 相关工作

传统的上下文管理系统，即用于被动适应的系统，是一个研究较为深入的领域。然而，先前发表的方法对主动适应的支持不足，因为它们没有涉及上下文适应以及作为一种推理形式的预测的影响。一些主动适应框架的工作，如Mayrhofer的框架、CALCHAS系统和MavHome项目，前两个系统为应用程序提供预测以及基于这些预测决定行动的方法，但未解决通过执行器进行上下文适应的关键任务；第三个例子涵盖了整个过程，但它是封闭环境中的固定应用。我们的工作旨在为开放环境提供更通用的方法。

我们不研究上下文预测本身，而是采用常见的方法，如对齐方法和可变阶马尔可夫模型。总体