在多机器人协同领域,传统的协同模型虽然解决了协同实体间的信息交互、共享和通信问题,但复杂多变的协同环境所需要的决策机制并没有在模型层得到支持,只能通过应用程序来实现,导致协同系统开发困难并影响协同决策过程的执行效率。针对传统的协同模型存在无法灵活地支持用户决策的问题,本文提出一种基于事件具有决策能力的元组空间协同模型DEBC(Decision and Event Based Coordination)。DEBC模型在元组空间框架中引入决策机制,并对应用层的协同任务进行部分抽象,通过赋予元组空间一组支持决策的操作,使得协同应用程序开发具有高度的灵活性和适应性。同时引入事件机制,保证了协同实体间协同行为的灵活性和高效性。最后,对DEBC模型进行实例分析并与现有模型进行实验对比分析,验证了DEBC模型具有良好的表达能力和更高的执行效率,其提供的决策机制、事件机制具有广泛的适用性。
无中心元组空间(DTS)模型是支持多个独立单元协作的理想模型。然而,目前对DTS的性能研究并不多见。该文针对DTS系统中缺乏有效副本管理机制的现状提出了一种基于元组使用模式的、采用多种副本管理策略的元组副本管理方法。在无中心元组空间模型的基础上,建立了面向副本的元组空间原语语义,并分析了在DTS中实现副本管理机制的必要性,以及实现多种副本管理策略的意义。本文基于Lime(Linda in the mobile environment)实现了元组副本管理层,并进行了多台主机之间的元组通讯实验。实验结果表明:副本管理机制的存在有效降低了DTS的操作的响应时间,提高了系统的整体运行效率。
基于维度分解思想,设计并实现了一种联合元组空间和位图技术的二维分组分类算法(TB,joint tuple space and bitmap)。TB算法首先分别对源IP地址和目的IP地址进行单维匹配,然后在单维匹配的结果上运用交叉组合形成访问元组空间的路线,最后通过位图过滤技术进一步减少访问元组空间的个数,获得最终匹配的多维规则。相比传统的元组空间算法,TB结构清晰简洁易于更新和实现,TB算法拥有更好的时间和空间性能。实验证明,TB算法平均访问内存次数低于代表算法RSFR约26.6%,空间性能平均低于RSFR算法35.1%。
