基于竞争分析的普适计算在线服务协作技术研究.pdf

申请代码 受理部门 收件日期 受理编号 国家自然科学基金 国家自然科学基金 申 请 书 申 请 书(2 0 1 0 版)(2 0 1 0 版)资助类别：亚类说明：附注说明：项目名称：申 请 人：电话：依托单位：通讯地址：邮政编码：单位电话：电子邮箱：申报日期：2010年3月8日 国家自然科学基金委员会 您现在不能检查保护文档或打印文档，请根据以下三个步骤操作：您现在不能检查保护文档或打印文档，请根据以下三个步骤操作：1)如果您是如果您是 Word2000,word XP,word 2003 或以上版本用户，请把或以上版本用户，请把 Word宏的安全性设为宏的安全性设为:中中 方法方法:Word 菜单菜单-工具工具-宏宏-安全性安全性-安全级安全级,设置为设置为中中 (如果您是如果您是 Word97 用户，继续执行以下步骤用户，继续执行以下步骤)(如果您是如果您是 Office2007 用户，点击用户，点击 word 左上角左上角安全警告安全警告处处选项选项中的中的启用此内容启用此内容)2)关闭本文档，重新打开本文档关闭本文档，重新打开本文档 3)点击点击启用宏启用宏按钮，即可开始填写本文档或打印了按钮，即可开始填写本文档或打印了 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 2 页 版本 1.009.260 基本信息基本信息 tpU7WFQm5D 申 请 人 信 息 申 请 人 信 息 姓名 刘刘波 性别女 出生 年月 1975 年 3 月 民 族 汉族 学位 博士 职称讲师 每年工作时间（月）10 电话 025-83791010 电子邮箱 传真 025-83791010 国别或地区 中国 个 人 通 讯 地 址 江苏省南京市四牌楼 2 号东南大学计算机科学与工程学院 工作单位 东南大学/计算机科学与工程学院 主 要 研 究 领 域 软件 Agent 技术，普适计算，分布式网络管理 依托单位信息依托单位信息名称 东东南大学 联系人 方红 电子邮箱 电话 02583792628 网站地址 http:/ 合作研究单位信息 单 位 名 称 项 目 基 本 信 息项 目 基 本 信 息 项目名称 基基于竞争分析的普适计算在线服务协作技术研究 资助类别 青年科学基金项目 亚 类 说 明 附注说明 申请代码 F020806:网络环境下的协同技术 基地类别 研究年限 2011 年 1 月 2013 年 12 月 研究属性 应用基础研究 摘 要(限 400 字)：摘 要(限 400 字)：普适计算环境的动态异构性、资源约束性和上下文感知性使其服务的提供面临着特殊的问题和挑战，其中通过智能协作向用户提供满足约束条件的优化服务是普适计算环境中亟待解决的关键问题。面向普适计算的服务是一种动态的在线服务模式，在满足资源约束的同时，还要充分觉察上下文信息，在此基础上使用高效的服务协作机制和方法，才能提高服务的优化程度。上下文信息是服务协作和优化的重要因素，而目前对上下文感知技术的研究很少从社会群体角度进行建模和管理，社会性的动态协作不足，缺乏高效的在线优化方法，本项目拟通过 Agent 技术推理出高级的社会上下文，以提高服务对环境感知的智能性和准确性；然后在社会上下文的基础上，基于竞争分析理论，为在线服务提供高效的多 Agent协作算法和策略，建立合理优化的在线服务协作机制，实现普适计算环境中基于社会上下文的在线服务优化模型，验证在线服务机制和算法，使其能够适应典型的普适计算应用。关 键 词关 键 词(用分号分开，最多 5 个)普适计算；在线服务；服务协作；社会上下文；竞争分析 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 3 页 版本 1.009.260 项目组主要参与者项目组主要参与者（注:项目组主要参与者不包括项目申请人，国家杰出青年科学基金项目不填写此栏。）编号 姓 名 出生年月 性别职 称 学 位 单位名称 电话 电子邮箱 项目分工 每年工作时间（月）1 王王小刚 1968-9-23 男 副教授 硕士 东南大学 025-83795595 社会上下文建模8 2 于于枫 1974-10-7 女 讲师 硕士 东南大学 025-83795595 社会上下文推理与匹配 8 3 东东方 1982-5-13 男 博士生 硕士 东南大学 025-83795595 普适计算服务的管理 8 4 王王鹏 1983-4-23 男 博士生 学士 东南大学 025-83795595 Agent 协 作理论10 5 曲延盛 1982-11-11 男 博士生 学士 东南大学 025-83795595 Agent 协 作机制10 6 朱朱夏 1983-11-13 男 博士生 学士 东南大学 025-83795595 在线服务建模和分析 10 7 周周经亚 1983-2-3 男 博士生 学士 东南大学 025-83790520 在线服务优化策略 8 8 田田 1983-6-21 男 博士生 学士 东南大学 025-83790520 tian_ 原型系统开发10 9 总人数 高级 中级 初级 博士后 博士生 硕士生 9 1 2 6 说明:高级、中级、初级、博士后、博士生、硕士生人员数由申请人负责填报（含申请人），总人数由各分项自动加和产生。国家自然科学基金申请书 2010 版 第 4 页 版本 1.009.260 经费申请表经费申请表 （金额单位：万元）科目 申请经费 备注（计算依据与说明）一.研究经费 一.研究经费 17.0000 1.科研业务费 11.3000 （1）测试/计算/分析费 2.0000 （2）能源/动力费 1.8000水电费（3）会议费/差旅费 3.7000国内会议注册费，调研费以及会议差旅费（4）出版物/文献/信息传播费 3.8000论文版面费，资料费，复印和印刷费（5）其他 2.实验材料费 2.0000 （1）原材料/试剂/药品购置费 2.0000计算机耗材及配件（2）其他 3.仪器设备费 3.7000 （1）购置 3.7000购买实验装置（2）试制 4.实验室改装费 5.协作费 二.国际合作与交流费 二.国际合作与交流费 3.8000 1.项目组成员出国合作交流 2.0000 2.境外专家来华合作交流 1.8000 三.劳务费 三.劳务费 3.9000用于参加该项目的研究生的劳务费 四.管理费 四.管理费 1.3000学校管理费 合 计 合 计 26.0000 与本项目相关的 其他经费来源 国家其他计划资助经费 其他经费资助（含部门匹配）其他经费来源合计 其他经费来源合计 0.0000 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 5 页 报告正文 报告正文（一）立项依据和研究内容（一）立项依据和研究内容 1、项目的立项依据 1、项目的立项依据 普适计算模式是把计算机嵌入到环境或日常工具中去,让计算机本身从人们的视线中消失,让人们注意的中心回归到要完成的任务本身1。普适计算环境的主要特点是：无所不在的计算环境；异构、互联的计算设备；动态变化的物理资源和服务提供的透明性。目前的服务计算模式不能很好地适应于普适计算2,3，普适计算环境下，服务受到软硬件资源、上下文环境和网络环境等因素的制约，服务之间的协作变得尤为重要，近期有研究者甚至提出了“普适服务计算(Pervasive Service Computing)”的概念4，以体现具有普适环境特点约束的服务计算。为了实现服务的透明性 1和服务的协调和协作性(Coordination and Collaboration)4，基于Agent的软件技术被应用于普适计算的服务模式，很多研究者5-12致力于研究如何利用Agent自治性、移动性和智能性技术实现普适计算，从提出可便携的Agent（Wearable Agent）5 到研究普适计算环境下的Agent服务发现7,8，从提出基于Agent的分层普适计算模型6到研究普适计算环境下Agent的可靠通信9,10，其研究不断深入，问题也凸显而出：在动态变化的普适计算环境中，如何使Agent在理解用户意图和上下文环境的基础上为用户提供优化的在线服务？是基于Agent的普适计算服务模式中需要解决的关键问题，此问题可以分解为如下三个问题：第一，如何建立高效的上下文感知模型？第二，如何在上下文感知基础上实现Agent的智能协作？第三，如何在智能协作基础上对在线服务进行优化处理？国内外对基于 Agent 技术的普适计算的研究主要集中在基于 Agent的普适计算模型和 Agent 技术的应用方法的研究上，国际上比较有影响的研究项目和实验系统是麻省理工学院的 Oxygen和 SRI 公司的 OAA（The Open Agent Architecture），这些项目致力于开发基于 Agent 的开放式软件平台，而对于在普适计算环境下多 Agent的自主协作方法还未提出较好的解决方案。多 Agent 可以解决普适计算环境中的服务务协作问题，复杂任务可以被分解为多个简单任务，这些简单任务由 Agent 并行执行13。普适计算系统是一个典型的上下文感知系统，而多 Agent 组成的中间件系统可以使用协商方法和本体模型使上下文信息更加易于使用和管理14；上下文的发现、组合和协商是未来普适计算系统的主导因素14。所以，在研究普适计算环境中服务的在线优化问题时，必须结合上下文感知技术，才能实现普适计算中多 Agent 的智能协作与管理。上下文感知技术在普适计算领域受到研究者们的高度重视，目前的研究主要集中在上下文的建模与表示15,16、信息的捕捉17,18、存储和推理19,20方面，在基于Agent的普适计算环境中，服务通过多Agent的群体协作来进行选择和组合，上下文信息是Agent对 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 6 页 各种服务进行选择和组合的重要知识。目前对上下文感知技术的研究缺乏从社会群体角度建模、推导和管理，有研究者21觉察到这一问题并尝试使用本体模型来建立社会上下文；也有研究者22从Agent协作角度对Agent局部感知的上下文进行合并计算，尽管这些工作仅对Agent亲属关系进行了界定，但为我们研究基于社会上下文的Agent调度和协作提供了有益的启示。基于Agent 的服务计算中认为的表示、分解与调度的过程与普适计算的上下文信息是紧密相关的，主要涉及分布式可管理的社会上下文模型的建立、环境内容的表达和交换策略以及社会上下文的匹配和推理策略等问题。普适计算系统和多Agent系统有着共同的本质问题分布式任务协作问题，而普适计算环境的特殊之处是具有上下文感知的特点。所以基于Agent的普适计算模式面临的核心问题是：如何实现基于上下文感知的多Agent自主调度与协作机制。围绕此问题，Ebrahim等人23从资源发现角度对普适计算环境下的多Agent自主协作进行了研究，设计了两种资源管理模型：层次模型和平面模型，模型中利用Agent的移动性查找虚拟组织中所需资源的位置，并利用Agent更新资源宿主的知识库，所有Agent在资源宿主的调度下进行一对一的查询。这种协作机制过于简单，上下文知识仅限于低级的物理信息，对于小范围内的简单服务尚可使用，不适合复杂的普适计算服务任务。Zakaria24和Bakhouya25 从服务组合角度对多Agent协作机制进行了研究，二者的方法都是利用不同角色的Agent协作完成服务组合，Zakaria的研究重点是对分布式环境下的服务构件进行上下文描述，每一个服务构件的上下文依赖关系都需提前定义，Bakhouya则着重利用Agent的学习能力找到具有相同兴趣的亲属伙伴，以提高普适计算系统的自适应、自组织等能力。上述两者的研究都试图利用上下文为Agent提供协作依据，但是其上下文都是建立在元服务描述的基础上，缺乏Agent的社会性推理。服务的自主调度和协作并不是普适计算的目标，而是有效的手段，因此，Roy Sterritt 等人26于2006年在研究“智能烟雾预警空间”的基础上提出预想：未来的普适计算系统应该是模仿人的智能的、具有自恢复和自治能力的服务管理系统。基于 Agent 的普适计算服务的管理涉及服务的表示、分解和调度。服务表示是分解与调度的基础，目前的研究主要采用高级程序设计语言描述，这对于简单问题比较有效，但对于普适计算世界的复杂问题，就需要基于层级的服务表示方式，而目前还没有相适应的通用服务描述方法。在静态服务调度中，有向无环图（Directed Acyclic Graph）是有效的服务表示方法。Anja Feldmann27证明了服务依赖图的结构对于静态调度的影响远远超过对动态调度的影响。相对静态调度来说，适合于动态调度的服务表示的相关研究和应用成果较少，因为昂贵的计算成本使得在进行动态调度时效率不高，目前最常用的方法通常是针对一个特殊的问题领域，并在某个限定的范围内和较少系统参数的条件下开展研究2832。对于复杂的普适计算服务，如何对服务进行形式化描述，还是一个有待解决的问题。针对此问题，我们对普适计算中 Agent 的服务表示模型进行了初步的探讨，提出了一种基于图论的服务表示模型TRT模型33。在服务分解方面，目前的研 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 7 页 究主要集中在细粒度的程序层面的服务分解方面，对于粗粒度的在线服务分解算法的研究还远未成熟。因此，在服务分解中应该考虑服务本身的特点，以及服务之间的上下文依赖关系。虽然有研究者在多 Agent 领域提出了一些服务分解算法34,35，但这些分解算法考虑的仅仅是对单个 Agent 的服务序列进行分解，而不是多 Agent的服务分解。针对普适计算服务的分解需求，拟采用的研究方法是：从对 Agent 进行服务分配的角度出发，考虑粗粒度的服务分解算法，考虑通过对服务流程进行分解，找出可以并行执行的服务任务，这些并行的服务会分派给多个智能 Agent，以避免冗余计算、从而优化服务的执行效率。基于 Agent 的服务调度方面，从离线调度到在线调度，研究者们进行了深入的研究，但假设服务执行时间已知的离线调度36显然不适应普适计算环境中多 Agent 调度的需求，而现有的多 Agent 在线调度算法37由于缺乏考虑服务间的依赖关系，使得面对复杂系统时会产生大量的网络负载和等待时间。动态调度问题是典型的 NP-Hard 问题，无法获得多项式时间复杂度内的最优解，所以只能试图找出接近最优解的任务调度算法。在研究中，应该从优化角度考虑多 Agent 的调度问题，通过 Agent协作优化服务执行过程，充分利用已有的工具、方法和理论，对调度的优化过程从理论和试验中进行考察和验证。Agent 间的相互依赖关系使得 Agent 间的交互以及协作方式对于任务执行效率有相当大的制约性，在普适计算环境中，需要为相互协作 Agent 设计合理的 Agent调度模型和调配策略。基于 Agent 群体的社会上下文感知基础上，在 Agent 协作过程中要充分考虑服务的多种约束条件，以满足动态的服务优化目标，这是一种典型的随机在线服务问题38,39，而目前对于普适计算领域的在线服务优化问题还没有令人满意的解决办法，根据对分布式系统在线和半在线算法的研究经验40,41，我们首次提出把在线竞争分析理论引入普适服务优化领域，期待能够产生接近最优的服务组合序列，提供接近用户满意的服务策略。在线服务算法必须在不清楚所有输入的情况下产生输出，在线算法与离线算法相对应，一般情况下，离线算法和在线算法的形式化描述如下：算法 A为一个请求序列，服务(1)(2)(),m，且(),1 ttm ，请求 必须按照出现的顺序被算法 A满足，当 A响应请求()t时，不了解任何将来请求(),()ttt 的所有相关信息，那么 A 就是在线算法；反之，如果 A 对未来的请求全部了解，那么 A 就是离线算法。对于这类问题的优化，竞争分析理论是强有力的工具38，竞争分析产生于在线的应答博弈，一个的在线的博弈包括一系列有时间间隔的事件请求和响应，博弈的一方（Adversary）产生事件，另一方对事件做出响应，每一个响应都是在对未来事件一无所知的情况下做出的，对事件做出响应需要付出一定代价，Adversary 在产生输入时总是给对手（在线算法）设计恶意的输入，目的是使对手花费的代价尽可能最大。在竞争分析中，一个在线算法 A与一个最优的离线算法 OPT 比较，最优离线算法事先知道整个的输入请求，而且能够优化处理这些请求。在研究中，应为普适环境的在线服务建立合理的分布式约束优化数学模型，国家自然科学基金申请书 2010 版 第 8 页 引入随机模型，运用概率等数学手段进行分析和运算，并运用竞争率进行评价，基于竞争分析理论，提出优化的在线服务算法和策略。总之，本项目旨在借鉴国内外在该领域的研究成果，利用基于社会上下文的Agent协调与协作技术解决普适计算环境中的服务管理和优化问题，从而实现普适计算服务的透明性和适应性。研究建立普适计算环境中的社会上下文模型，包括分布式和可扩展的上下文管理模型、上下文的表示方法和推理算法、上下文的检索和位置匹配算法。在社会上下文模型和表示方法的基础之上，研究适合多Agent的普适计算服务的分解算法，建立动态高效的多Agent调度和协作机制，设计具有高竞争性的普适计算在线服务算法和策略。研究成果将会为普适计算环境中在线服务的优化管理提供一套有效的解决方案，为现有或未来的普适计算应用提供一套适用的软件系统，为本领域的理论和技术发展做出有效的贡献。主要参考文献 主要参考文献 1 Weiser M.The computer of the 21st century.Scientific American,1991,265(3):66-75 2 Jeppe Bronsted,Klaus Marius Hansen,MadsIngstrup.Service composition issues in pervasive computing.Pervasive computing(IEEE Journal),2010,1536-1268/10:62-70 3 吕庆聪，周集良，杨帆，曹奇英.普适计算服务匹配技术研究.计算机科学，2009,Vol.36 No.11：182-185 4 Zhou J,Riekki J,Sun Junzhao.Pervasive Service Computing toward Accommodating Service Coordination and Collaboration Proc.4th Int.Conference on Frontier of Computer Science and Technology(FCST09).2009 5 徐光祐，史元春，谢伟凯.普适计算.计算机学报，2003，26（9）：1042-1050 6 T.Starner.Wearable agents.IEEE Pervasive Computing,2002,1(2):9092 7 Olga Ratsimor,Dipanjan Chakraborty,et al.Service Discovery in Agent-Based Pervasive Computing Environments.Mobile Networks and Applications,2004,9(6):679-692 8 Hassnaoui,A.,Bakhouya,M.,Gaber,J.Towards an agent-based Approach for Service Emergence in Pervasive Computing.Proceedings of the Advanced International Conference on Telecommunications and International Conference on Internet and Web Applications and Services(AICT/ICIW).2006 9 A.Ramdane-Cherif,S.Benarif,N.Levy.Agent Technologies for Pervasive Computing and Communications.The Third IEEE International Conference on Cognitive Informatics.2004 10 Farhad Kamangar,David Levine,Gergely V.Zruba,Renjith 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International Workshop on Advanced Context Modelling,Reasoning and Management,Nottingham.2004:34-41 17 Mohan Manubhai Trivedi,Kohsia Samuel Huang,Ivana Mikic.Dynamic Context Capture and Distributed Video Arrays for Intelligent Spaces.IEEE TRANSACTIONS ON SYSTEMS,MAN,AND CYBERNETICSPART A:SYSTEMS AND HUMANS,2005,35(1):145-163 18 Mamadou K.Traor,Alexandre Muzy.Capturing the dual relationship between simulation models and their context.Simulation Modelling Practice and Theory,2006,14(2):126-142 19 Ioanna Roussaki,Maria Strimpakou,and Carsten Pils:Distributed Context Retrieval and Consistency Control in Pervasive Computing.Journal of Network and Systems Management,2007,15(1):57-74 20 Anand Ranganathan,Jalal Al-Muhtadi,Roy H.Campbell.Reasoning about Uncertain Contexts in Pervasive Computing Environments.IEEE Pervasive Computing,2004,3(2):62-70 21 Edward Chao-Chun Kao,Paul Hsueh-Min Chang,Yu-Hung Chien and Von-Wun Soo.Using Ontology to Establish Social Context and Support Social Reasoning.5th International Working Conference on Intelligent Virtual Agents,Lecture Notes in Computer Science(LNCS)3661.2005:344-357 22 Amir Padovitz,Arkady Zaslavsky,Seng W.Loke.Merging Context Perspectives:An Approach to Adaptive Agent Reasoning in Pervasive Computing Systems.Proceedings of 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 10 页 the Fourth Annual IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops(PERCOMW).2006 23 Bagheri,E.,Naghibzadeh,M.,Kahani,M.and et al.A Novel Resource Advertisement and Discovery Model for Ubiquitous Computing Environments using Mobile Agents.IEEE TENCON 2005,Melbourne,Australia,Nov.2005:1-5 24 Zakaria Maamar,Soraya Kouadri Moste faoui,Hamdi Yahyaoui.Toward an Agent-Based and Context-Oriented Approach for Web Services Composition.IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING,2005,17(5):686-697 25 Bakhouya,M.;Gaber,J.A Propitient Multi-agent System for Spontaneous Service Emergence in Pervasive Computing environments.IEEE International Conference on Pervasive Services.15-20 July 2007:409-414 26 Roy Sterritt,Mike Hinchey.Radical Concepts for Self-managing Ubiquitous and Pervasive Computing Environments.Lecture Notes in Computer Science,Volume 3825,2006:370-378 27 Anja Feldmann,Ming-Yang Kao,Jiri Sgall,Shang-Hua Teng.Optimal online scheduling of parallel jobs with dependencies.25th Ann.Symp.on Theory of Computing(STOC).1993:642-651 28 B.Gruschke.Integrated Event Management:Event Correlation Using Dependency Graphs.Proceedings of 9th IFIP/IEEE International Workshop on Distributed Systems Operation&Management(DSOM).1998 29 A.Keller,J.L.Hellerstein and etc al.The CHAMPS System:Change Management with Planning and Scheduling.Proc.of 2004 IEEE/IFIP Network Operations&Management Symposium(NOMS).2004 30 Barata J,Stepamkora O,Pechoucek.Distributed Branch and Bound Algorithm in Coalition planning.Multi-Agent systems and Applications,2001(1):159-169 31 Das S,Knights D,Wu C,et al.Distributed Intelligent planning and 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B.J.Clement,E.H.Durfee.Scheduling high-level tasks among cooperative agents.International Conference on Multi Agent Systems.1998.96-103 37 Xinfeng Yang，Weimin Ma,Jane You，James Liu.On the Dynamic Allocation of Mobile Agents by On-line Task Scheduling.16th Proceedings of the International Parallel and Distributed Processing Symposium(IPDPS),Marriott Marina,Fort Lauderdale,Florida.2002:217-224 38 S.Albers.Online algorithms:A survey.Mathematical Programming,Invited paper at ISMP,2003 39 S.Albers.On randomized online scheduling.In Proc.34th ACM Symposium on Theory of Computing,2002.134-143 40 刘波，李伟，罗军舟，卞正皑网络管理中的多 agent 半在线调度算法计算机研究与发展，2006，43（4）：571-578 41 Luo Junzhou,Liu Bo,Li Wei.Dynamic Scheduling of Multi-agent in Agent-based Distributed Network Management.In Hong Lin,editors,Architectural Design of Multi-Agent Systems:Technologies and Techniques,IGI Global,2007,125-142（Book Chapter）2、项目的研究内容、研究目标以及拟解决的关键问题 2、项目的研究内容、研究目标以及拟解决的关键问题 2.1 研究内容 2.1 研究内容 本项目的研究内容包括：（1）普适计算环境中社会上下文的建立与管理）普适计算环境中社会上下文的建立与管理 建立分布式、可扩展的社会上下文模型。以上下文感知的层次性为基础，对普适计算环境中的上下文进行分类提取（包括 Agent 之间的上下文信息），确定不同类型的上下文模块之间的逻辑关系，基于角色构建普适计算环境中各种功能组件的抽象模型，使社会上下文模型具备可扩展性、可推理性和可管理性。研究社会上下文的推理与表示方法。包括 Agent 个体的上下文推理和群体的社会上下文推理，在公共规则的约束下，在 Agent思维模型的基础上建立个体推理模 国家自然科学基金申请书 2010 版 第 12 页 型，在 Agent 通信与协商的基础上建立社会推理模型。运用元数据描述普适计算环境的上下文信息，建立可扩展、易描述和互操作性强的社会上下文表示方法。研究社会上下文的检索和匹配算法。在社会上下文表示方法的基础上，建立基于语义的查询规则和匹配规则，进而实现快速的检索和匹配算法。（2）基于社会上下文的多）基于社会上下文的多 Agent 协作技术协作技术 根据社会上下文环境，建立协作知识库，用本体实现局部知识与总体知识的融合，以知识为基础，产生分布式的协作策略，解决多 Agent 之间目标冲突问题。根据服务运行的上下文环境，组建 Agent