智能上下文感知与人工激素系统在计算领域的应用探索

### 智能上下文感知与人工激素系统在计算领域的应用探索 在当今计算系统日益复杂的背景下，智能上下文感知和人工激素系统为解决任务分配和资源管理等问题提供了创新的思路和方法。 #### 智能上下文感知系统的实现与应用 为了实现学习中间件，我们选择了GPS系统作为上下文感知系统的代表。借助MATLAB的神经网络工具箱生成了一个基本的BP网络用于学习过程，该网络包含输入层、隐藏层和输出层三层结构。同时，提供了一个包含三个月上下文信息的用户环境上下文数据库用于训练。 训练数据集的样本如下表所示： | 输入 | | | | | 期望输出 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 用户ID | 日期 | 时间 | 模式 | 起始位置 | 目的地 | | User1 | Monday | Morning | Bus | S1 | C3,C4,C1 | | User2 | Monday | Afternoon | Car | S1 | C2,C1,C5 | | User1 | Tuesday | Evening | Car | S3 | C2,C3,C4 | | User3 | Friday | Afternoon | Walk | S5 | C6,C1,C2 | | User3 | Wednesday | Morning | Car | S4 | C5,C4,C5 | 我们利用学习过程创建了一个场景，用于预测GPS用户的常用目的地。根据用户的行为模式，将用户分为两类：一类是具有固定路线的用户，其位置可以通过起始位置准确推断；另一类是经常改变路线的用户，虽然人类难以明确这类用户的规则，但通过学习他们的历史数据库，有可能以较高的准确率获取用户模式，从而找到最可能的目的地。 在这个场景中，我们选择了以下上下文信息：用户ID用于区分不同用户；事件日期和时间分别表示事件发生的日期和具体时间；交通模式说明了用户的出行方式；起始位置和目的地则明确了用户的行程信息。我们将这些上下文信息简单地分为输入（用户ID、事件日期、事件时间、模式、起始位置）和期望输出（目的地），用于训练所提出的BP网络。 训练SABPA网络时，使用上下文数据库进行训练，直到输出结果在期望的误差率范围内。根据输入上下文，我们为输入层创建了五个节点，隐藏层创建了六个节点，输出层创建了三个节点，以给出最可能的结果。测试结果如下表所示： | 输入 | | | | | 输出 | | | 概率 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 用户ID | 日期 | 时间 | 模式 | 起始位置 | 目的地1 | 目的地2 | 目的地3 | 目的地1 | 目的地2 | 目的地3 | | User 1 | Monday | Morning | Car | S1 | C1 | C3 | C4 | 60% | 87% | 74% | | User 3 | Friday | Afternoon | Walk | S1 | C1 | C2 | C5 | 85% | 64% | 84% | | User 1 | Tuesday | Evening | Car | S3 | C2 | C3 | C6 | 77% | 80% | 88% | | User 4 | Monday | Morning | Bus | S5 | C2 | C5 | C6 | 91% | 65% | 46% | | User 2 | Thursday | Evening | Car | S4 | C1 | C3 | C5 | 87% | 69% | 77% | 构建上下文感知系统的学习网络后，GPS系统能够预测GPS用户的未来位置。这一能力带来了诸多好处，例如可以在无需用户查