普适计算中面向移动软件自适应性的研究

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1、上海交通大学博士学位论文普适计算中面向移动的软件自适应性研究摘要移动和便捷是当今社会的两大需求。人们期望在任何时间和任何地点能够轻松享用满意的背景式服务。正是这种需求推动了无线技术的高速发展和移动设备的迅速普及，也推动了计算模式朝着移动便携式的普适计算方向发展。然而，与普适计算中的硬件和网络技术相比，其软件技术还相当落后，它在一定程度上制约了普适计算的发展。与资源丰富和环境稳定的传统分布式软件不同，普适计算软件需要运行在用户移动、资源贫乏、环境多变和难以预测的无线网络环境中。适应这种苛刻的移动环境需要软件自适应技术的支持。本文从移动的角度(包括用户移动、设备移动和代码移动)

2、，针对基础架构和adhoc网络两种典型的普适计算环境，较系统地研究了普适计算软件从配置到运行期间的关键自适应技术。主要采用了源路由技术、移动代码、规则机制、策略语言、图论优化等方法，对服务发现、服务组合、设计范式优化选择和服务最优化部署等内容展开较深入讨论，以实现满足移动用户服务需求和节约移动设备受限资源两个目标。本文主要研究工作及创新点如下。第一，在DSR路由协议基础上，提出了一种适合于移动自组网，基于服务质量(QoS)和资源节约的主动服务发现和组合协议SC．QoS。采用动态源路由思想和跨协议层实现技术，将自组网中的服务发现和组合问题转化为服务网络的路径发现问题。为满足Q

3、oS要求和降低控制开销，利用一次服务路径发现同时实现路由发现、服务发现和服务组合。实验结果表明，利用受限泛洪方法和本地路径维护机制，该协议能够以较少的控制消息，获得高的成功率和强的资源节约能力。第二，基于移动代码技术，分别提出了定性和定量的设计范式优化选择摘要方法。分析比较了MONO、c／s、COD、REV、MA和MC等6种典型设计范式的特性，给出了基于组件移动性和上下文环境的定性范式优化选择方法，以满足不同环境下的用户需求。采用规则和策略语言，将范式选择代码与功能代码分离，实现范式动态选择和方便系统维护。为进一步节约受限资源，提出了基于资源消耗的定量范式优化选择算法。第三

4、，提出了基于组件移动约束和资源节约的动态软件优化部署算法。充分利用组件移动、本地调用、远程调用、复制和重新绑定等多种组件移动约束关系，节约受限资源。以网络流理论为基础，通过一系列等价转换规则将最优软件部署问题转化为流网络(flownetwork)最小切分问题，进而获得两主机间软件最优部署和多主机间次优部署。为增强算法通用性，采用抽象费用图模型来优化节约多种资源，如网络带宽、时间和电量等。实验结果表明，提出的受限费用图切分算法不仅符合软件特性和节约更多资源，而且能够很好地适应环境的变化。第四，实现了普适计算环境中的自适应原型系统。利用Jist／Swans网络模拟器实现了基于D

5、SR的移动自组网SC—OoS协议。在JADE移动代理平台上实现了多种设计范式，并实现了一种适合于各种范式和多种资源的通用定量计算和优化配置算法。本文围绕移动环境下的软件自适应性，利用中间件有机地集成了软件从配置到运行四个主要阶段的自适应技术，它们目标一致，相互关联，层层深入。最后通过模拟实验和原型系统验证了本文提出的理论和算法的有效性和实用性。关键词：普适计算；软件自适应性；移动代码；服务发现；服务组合；设计范式；软件部署Ⅱ上海交通大学博士学位论文普适计算中面向移动的软件自适应性研究SOFrⅥAREADAP，I'ABILITYSTUDYFORMoBILEENVIRONMEN

6、TSINPERⅥ▲SIVECOMPUTINGABSTRACTMobilityandeasyusearethetwomainconcernsofcuffentsocietyonITtechnology．Peopleareexpectingtobeabletoquicklybenefitfromavarietyofbackgroundservicesexistedallthetimenomatterwherehe／shegoes．Thetworequirementsnotonlypropelrapiddevelopmentofwirelesstechnologyandwidea

7、cceptanceofmobiledevices，butalsodeviatethetraditionalcomputingstylefromacentralcontrolled，wellorganizedwaytoalladhocdominatedpervasivecomputing．Comparedtohardwareandnetworksuppofl，thesoftwaredevelopmentforpervasivecomputingisfarbehind，whichinreturn，limitedthea