面向移动普适环境的高可靠软件的自适应构建与动态验证

"以人为本"的普适软件需要以自适应的方式为用户提供透明的可靠性服务。但是，普适设备的资源有限性、高度移动性以及普适情境的复杂多变性对现有的软件构造与验证理论带来了严峻的挑战。本项目以高可靠普适软件为研究目标，以自适应为主线，以情境敏感的普适事务服务为基本构件，系统研究高可靠普适软件的自适应构建与动态验证的基础理论和关键技术。主要研究内容包括：(1) 情境敏感的普适移动事务模型与自适应的普适事务服务。(2) 自裁剪、高可靠普适软件构造模型与情境驱动的编程模板；高可靠普适软件自适应生成机制与复合软件自组织方法，形成新型高可靠普适软件自适应构建的理论与方法；(3) 情境敏感的语义Petri网与高可靠普适软件的动态验证理论与算法。本课题的研究成功, 将形成全新的面向大规模移动环境的高可靠普适软件自适应构建与动态验证的若干基础理论与关键技术，取得系统的创新成果，为普适软件走向实际应用形成有效的支持。

普适设备资源有限且极端异构，普适用户高度移动且需求各异，导致普适情境复杂且多变。因此，普适软件必须基于设备的能力和变化的环境进行动态定制。本项目以普适软件为研究目标，以自适应为主线，系统研究了高可靠普适软件动态构建与验证的理论和关键技术，实现了技术创新。项目取得的主要成果包括：(1) 提出了情境敏感的移动事务模型；设计了自适应规则和情境驱动的动态事务管理方法；研究实现了自适应的普适事务服务。(2) 研究了情境建模、管理与推理方法；提出了情境元语言，统一刻画普适情境；设计了高可靠普适软件的构造模型与编程模板，实现了软件自适应构建策略和软件动态生成框架。(3) 提出了情境敏感的Petri网，研究了基于情境Petri网的软件建模和正确性验证方法。(4) 研究了基于SVMTorch的普适情境分析方法，设计实现了基于半稀疏矩阵的快速矩阵相乘算法，扩展了SVMTorch以支持多标签分类，实现了一个高效的分类器并将其并行化到多处理器系统，在WebKB和20-newsgroup两个语料库上的训练时间分别只有传统SVMTorch的54.32％和74.95％。在此基础上，研究了相关支撑技术，提出了移动普适环境中基于认知协作的网络资源调度与自适应分配模型、高效的数据传输方法和动态的负载均衡机制。研究工作实现了理论与技术创新，突破了部分关键技术，为个性化、自适应软件的研究与应用提供了重要支持。相关研究成果在重要的国际期刊和国际学术会议上发表（录用）了论文26篇，其中国际期刊论文14篇（含SCI论文12篇），包括CCF A类IEEE TPDS期刊论文3篇、IEEE TII论文1篇、CCF B类论文1篇。5项国家发明专利获得授权；申请发明专利3项。编辑了SCI/EI国际期刊特辑4期、IEEE国际会议论文集1本。此外，项目组还参与主办和承办了国际学术会议FFC 2013，与众多国内外知名学者交流了研究工作。

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