基于多Agent的混杂交互传感器网络的群集扩散同步及优势聚集效应研究

本项目针对混杂交互环境中传感器网络的特点，采用多Agent复杂自治系统的方法进行建模，对其群集扩散同步开展深入系统的研究，并且探索其中的优势聚集效应。1）建立混杂交互环境中传感器网络的认知和扩散同步空间模型，并揭示群集扩散的并发机制对同步结果的影响，为传感器网络的群集扩散同步的分析提供一个通用的建模方法和框架。2）提出混杂交互环境中传感器在同时受到各种不同环境的扩散作用时的均衡机制，使得传感器能适应各种混杂的环境情况，在局部和全局性能之间获得平衡。3）建立混杂交互环境中传感器网络群集扩散同步的非平衡模型，揭示优势聚集效应发生的规律和条件。4）探索混杂交互环境中的优势聚集效应的波动性，使得传感器网络能对局部混乱进行自适应调整。.通过本项目的研究，能够从复杂多Agent 群集行为的认知角度和建模方法来探索混杂交.互式传感器网络中的扩散同步规律，促进大规模传感器网络协调同步问题的解决。

本项目针对混杂交互环境中传感器网络的特点，采用多Agent 复杂自治系统的方法进行建模，对其群集扩散同步开展了深入系统的研究，并且探索了其中的优势聚集效应。研究内容包括：1）传感器网络中非结构化群集扩散同步的空间模型；2）传感器网络中结构化群集扩散同步的Causal 网络模型；3）传感器网络中非结构化与结构化混杂扩散同步的均衡机制；4）传感器网络中大规模混杂群集扩散同步的优势聚集效应及其波动性分析。.本项目从2012年1月开始，至2015年12月结束，由东南大学分布式智能与社会计算实验室、上海交通大学无线网络实验室合作执行。在双方实验室的研究基础之上，结合双方的研究优势，在项目的执行期间严格遵照项目计划书的要求，并充分发挥研究人员的创新作用和科研探索精神，取得了预期成果，现已经超过计划书中的所有预期目标。项目研究成果共发表（含录用）学术论文37篇（包括9篇IEEE/ACM Transactions,以及IJCAI、INFOCOM、AAMAS、ECAI等顶级学术会议），其中SCI检索期刊14篇，EI检索期刊（会议）30篇；申请发明专利2项。通过本项目的研究，能够从复杂多Agent 群集行为的认知角度和建模方法来探索混杂交互式传感器网络中的扩散同步规律，促进适应混杂环境的大规模传感器网络系统的协调同步问题的解决。