胡志芳，盧 濤

（大連理工大學(xué) 系統(tǒng)工程研究所，遼寧大連116024）

基于Petri網(wǎng)的情境感知服務(wù)建模及干擾發(fā)現(xiàn)

胡志芳，盧 濤

（大連理工大學(xué) 系統(tǒng)工程研究所，遼寧大連116024）

為發(fā)現(xiàn)情境感知服務(wù)之間存在的顯性和隱性干擾，提出采用賦時(shí)著色Petri網(wǎng)（timed colored Petri net，TCPN）對(duì)情境感知系統(tǒng)建模，通過對(duì)模型進(jìn)行仿真分析發(fā)現(xiàn)服務(wù)之間潛在的干擾。對(duì)TCPN及其相關(guān)規(guī)則進(jìn)行了形式化的定義，然后討論了用TCPN對(duì)情境感知系統(tǒng)建模的方法，使構(gòu)建的模型反映情境感知系統(tǒng)真實(shí)運(yùn)行中的情況，主要討論了對(duì)服務(wù)行為的建模和對(duì)情境變化的建模。利用提出的建模方法結(jié)合建模仿真工具CPN Tools對(duì)阿爾茨海默病患者智能輔助系統(tǒng)進(jìn)行了建模和仿真，通過仿真結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)了服務(wù)之間顯性和隱性的干擾，驗(yàn)證了該方法的有效性。

情境感知；服務(wù)干擾；賦時(shí)著色Petri網(wǎng)

情境感知技術(shù)的發(fā)展方便了人們的生活，目前其應(yīng)用已經(jīng)非常多，如基于情境感知的旅游向?qū)В?］、基于情境感知的駕駛輔助系統(tǒng)［2］和智能實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)系統(tǒng)［3］等。但在情境感知系統(tǒng)中，即便在單個(gè)服務(wù)設(shè)計(jì)合理的情況下，服務(wù)和服務(wù)之間仍然存在沖突、干擾和協(xié)調(diào)的問題。有些沖突和干擾較為明顯，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中即可發(fā)現(xiàn)并采取有效措施協(xié)調(diào)或避免，有些則表現(xiàn)的較為隱蔽。這些表現(xiàn)形式隱蔽的干擾并不會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)死鎖或硬件軟件無法運(yùn)行，但無法使服務(wù)系統(tǒng)達(dá)到預(yù)期滿意的效果。這些干擾，有些需要在運(yùn)行時(shí)通過有效的協(xié)調(diào)機(jī)制解決，有些則需要通過改進(jìn)服務(wù)設(shè)計(jì)而避免在運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)，二者都需在服務(wù)邏輯產(chǎn)生后，系統(tǒng)運(yùn)行前將可能出現(xiàn)的問題發(fā)現(xiàn)出來。盡管服務(wù)設(shè)計(jì)者在開發(fā)服務(wù)時(shí)，會(huì)在服務(wù)邏輯中處理或避免能夠想到的沖突和干擾，但因系統(tǒng)的隨機(jī)性和復(fù)雜性，很難憑經(jīng)驗(yàn)把所有問題考慮周全。為此本文提出采用建模仿真技術(shù)，對(duì)情境感知服務(wù)及其環(huán)境進(jìn)行模擬，驗(yàn)證服務(wù)邏輯，發(fā)現(xiàn)服務(wù)設(shè)計(jì)中潛在的問題，作為服務(wù)和系統(tǒng)優(yōu)化改進(jìn)的依據(jù)。

在現(xiàn)有的情境感知系統(tǒng)建模方法研究中，Petri網(wǎng)因適于描述系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性而在情境感知系統(tǒng)建模中得到了較為廣泛的應(yīng)用。文獻(xiàn)［4-11］采用了Petri網(wǎng)對(duì)情境感知系統(tǒng)建模，這些研究多數(shù)以情境感知系統(tǒng)的模型構(gòu)建為主，其中部分研究涉及到了服務(wù)的沖突發(fā)現(xiàn)和協(xié)調(diào)，但沒有考慮到服務(wù)之間存在的隱蔽性干擾。本文旨在通過構(gòu)建情境感知系統(tǒng)模型并對(duì)其進(jìn)行仿真來發(fā)現(xiàn)服務(wù)之間潛在的干擾，問題主要的難點(diǎn)在于如何對(duì)情境感知系統(tǒng)建模，使其能夠較好的模擬系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中可能發(fā)生的各種情況。圍繞該難點(diǎn)，本文首先對(duì)建模工具TCPN及其運(yùn)行規(guī)則做了定義，然后詳細(xì)討論了采用TCPN對(duì)情境感知系統(tǒng)建模的具體方法，最后通過對(duì)阿爾茲海默患者智能輔助系統(tǒng)進(jìn)行案例建模和仿真，驗(yàn)證了本文提出方法的有效性。

1 賦時(shí)著色Petri網(wǎng)

本文結(jié)合情境感知服務(wù)及其環(huán)境的特點(diǎn)，在著色Petri網(wǎng)的基礎(chǔ)上引入了時(shí)間屬性和隨機(jī)函數(shù)的概念，形成了適于情境感知服務(wù)建模的賦時(shí)著色Petri網(wǎng)（timed colored Petri net，TCPN）。

在描述TCPN的形式化定義之前，首先給出相關(guān)變量和表達(dá)式的含義［12-14］：

1）多重集合（multi-sets）：一個(gè)非空集合B上的多重集合m滿足m∈［B→N］，記作其中 N為自然數(shù)，b是非空集合 B中的元素，m（b）∈N是元素b在多重集合m中出現(xiàn)的次數(shù)；非空集合B上的所有多重集合記為BMS。

2）賦時(shí)多重集合（timed multi-sets）：一個(gè)非空集合B上的賦時(shí)多重集合tm滿足tm∈［B×E→N］，記作；b是非空集合B中的元素，是元素b在賦時(shí)多重集合tm的出現(xiàn)次數(shù)，tm［b］ ＝｛e1，e2，…，etm（b）｝定義了tm（b，e）不為0時(shí)的時(shí)間值，且ei＜ei＋1；非空集合B上的所有賦時(shí)多重集合記為BTMS。

3）多重集合運(yùn)算：m1，m2為非空集合B上的2個(gè)多重集合，則m1≤m2當(dāng)且僅當(dāng)?b∈Bm1（b）≤m2（b），其中b是非空集合B中的元素。

本文對(duì)TCPN的具體定義如下：

定義1 一個(gè)賦時(shí)著色Petri網(wǎng)是一個(gè)多元組TCPN＝（Σ，P，T，A，E，e0，C，G，F(xiàn)，I）且滿足下列條件：

1）Σ：類型的非空有限集，每個(gè)類型是一個(gè)顏色集CS（CS?Σ），即∑ ＝｛CS1，CS2，…，CSn｝（n∈N）；

2）P：庫所的非空有限集；

3）T：變遷的非空有限集；

4）A：弧的有限集，其中P∩T＝P∩A＝T∩A＝Φ；

6）E：E＝｛E1，E2｝，時(shí)間集合，稱為時(shí)間戳，代表托肯的時(shí)延，其中E1為確定值時(shí)間集，E2為隨機(jī)函數(shù)時(shí)間集；

7）e0：E中的元素，稱為開始時(shí)間；

8）C：與庫所關(guān)聯(lián)的顏色集函數(shù)，其中：C：P→Σ；

9）G：守衛(wèi)函數(shù)，其中G：T→expr，并且滿足?t∈T：［Type（G（t））＝ Bool∧Type（Var（G（t）））?Σ］，Bool代表布爾型，Type（v）表示變量 v的類型，Var（expr）為表達(dá)式expr中的變量集合；

10）F：弧表達(dá)式函數(shù)，其中 F：A→ expr，且?a ∈ A： ［Type（F（a）） ＝ C （p（a））TMS∧Type（Var（F（a）））?Σ］；

11）I：初始函數(shù)，其中I：P→expr，并且?p∈P：［Type（I（p））＝C（p）TMS］，I（p）是C（p）的賦時(shí)多重集合。

TCPN模型具體實(shí)施和運(yùn)行的相關(guān)規(guī)則定義如下：

定義2 網(wǎng)TCPN中所有可能的狀態(tài)集S：P→C（P）TMS，也即對(duì)于狀態(tài)集S中的任意狀態(tài)s∈S，網(wǎng)TCPN的標(biāo)識(shí)Ms∈C（p）MS且

定義3 給定TCPN，當(dāng)且僅當(dāng)?p∈·tF（p，t）≤s（p）時(shí)，稱變遷t在狀態(tài)s∈S使能（enabled），記為s［t＞，·t表示t的前集，t·為t的后集，與傳統(tǒng)Petri網(wǎng)的定義相同；變遷t的使能時(shí)間ET為：ET（t）＝max｛max｛rtmF（p，t）（cs）－ r′tmF（p，t）（cs）｜r∈ tms（p）［cs］ ∧r′∈tmF（p，t）［cs］｝｝。

定義4 給定TCPN，狀態(tài)s∈S下的建模時(shí)間為MT（s）＝min｛ET（s）｜t∈T∧s［t＞｝，當(dāng)且僅當(dāng)有事件發(fā)生時(shí)，建模時(shí)間才會(huì)改變；并且在狀態(tài)s∈S下使能的變遷t當(dāng)且僅當(dāng)MT（s）＝ET（t）的時(shí)候，才是時(shí)間使能（time enabled）的。

定義5 給定TCPN，在狀態(tài)s∈S下時(shí)間使能的變遷t，當(dāng)且僅當(dāng)G（t）＝true時(shí)，稱變遷t可以被實(shí)施（fire），若變遷t實(shí)施后得到狀態(tài)s′，記為s［t＞s′，則對(duì)?p∈P，變遷t觸發(fā)托肯的轉(zhuǎn)移規(guī)則為

1）若p∈·t－t·，s′（p）＝s（p）－F（p，t）；

2）若p∈t·－·t，s′（p）＝s（p）＋F（t，p）；

3）若p∈·t∩t·，s′（p）＝s（p）＋F（t，p）－F（p，t）；

4）若為其他情況，s′（p）＝s（p）；其中：s（p）＋F（t，p）＝∑（tmS（cs）＋tm′F（cs））cs＠［ascending（tmS［cs］，ET（t）＋tmF［cs］）］（ascending（）表示升 序 ）； s（p） － F（t，p） ＝ ∑（tmS（cs） －tmF′（cs））cs＠ ［rtmS（cs）－tmF（cs）， rtmS（cs）－tmF（cs）＋1，…，

2 基于TCPN的情境感知系統(tǒng)模型

用上文定義的TCPN模型討論如何構(gòu)建情境感知系統(tǒng)模型。情境感知系統(tǒng)由多個(gè)情境感知服務(wù)構(gòu)成，每個(gè)服務(wù)包括若干服務(wù)行為，在一定的情境條件下被觸發(fā)，并在一段時(shí)間內(nèi)改變某些情境。此外，自然環(huán)境的變化或人的活動(dòng)也有可能引起情境的變化，進(jìn)而影響服務(wù)行為的觸發(fā)和服務(wù)的效果。建立情境感知系統(tǒng)的TCPN模型目的就是要模擬多個(gè)服務(wù)行為在復(fù)雜情境下可能的運(yùn)行情況。

TCPN由庫所和變遷構(gòu)成，本文引入2類庫所：情境庫所和輔助庫所，情境庫所用于描述系統(tǒng)中的情境，庫所中的托肯表示情境值，托肯的時(shí)間戳表示情境成立的時(shí)間，當(dāng)庫所中存在托肯，而其對(duì)應(yīng)的情境實(shí)際上并不成立時(shí)，稱這種情境為無效情境，其對(duì)應(yīng)庫所中的托肯需要被處理；輔助庫所用于約束或輔助某些變遷的觸發(fā)，沒有實(shí)際含義。同時(shí)引入了2類變遷：服務(wù)行為變遷和輔助變遷，服務(wù)行為變遷用于描述系統(tǒng)中的服務(wù)行為；輔助變遷用于描述非服務(wù)行為如人的活動(dòng)和自然環(huán)境的變化等引起的情境變化。

圖1描述的是一個(gè)簡(jiǎn)單的基于TCPN的情境感知系統(tǒng)。Ta為輔助變遷，描述情境P1的產(chǎn)生導(dǎo)致情境P2的產(chǎn)生，如用戶接起電話這一情境，使用戶的狀態(tài)轉(zhuǎn)為通話中；情境P2產(chǎn)生后，觸發(fā)服務(wù)行為T1，T1發(fā)生后，產(chǎn)生情境P3；輔助庫所Pa中有一個(gè)托肯，用來約束變遷T1最多只能被觸發(fā)一次。

圖1 基于TCPN的簡(jiǎn)單情境感知系統(tǒng)示例Fig.1 Example of a context-aware system based on TCPN

當(dāng)情境感知系統(tǒng)涉及多個(gè)服務(wù)時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的建模需要通過對(duì)每個(gè)服務(wù)行為和每個(gè)非服務(wù)行為引起的情境變化建模來完成，需要充分考慮服務(wù)行為與情境之間、服務(wù)行為之間及情境之間的關(guān)系。

2.1 服務(wù)行為建模

服務(wù)行為建模需要表示服務(wù)行為在一定情境條件下的觸發(fā)及對(duì)情境狀態(tài)的影響，以及服務(wù)行為之間的邏輯或資源的約束。

2.1.1 服務(wù)行為與狀態(tài)情境的交互

當(dāng)情境為人、設(shè)備和自然環(huán)境等實(shí)體類型的狀態(tài)時(shí)，狀態(tài)的變化觸發(fā)相應(yīng)的服務(wù)，服務(wù)的觸發(fā)又可能改變它們的狀態(tài)，若觸發(fā)服務(wù)的狀態(tài)和服務(wù)觸發(fā)后改變的狀態(tài)屬于同一實(shí)體，則服務(wù)行為模型如圖2（a）所示。其中 Object_State表示實(shí)體的狀態(tài)，change－t表示改變 Object_State的服務(wù)行為，當(dāng)change－t被觸發(fā)時(shí)，消耗代表原來狀態(tài)的托肯（Old_ state），并注入代表改變后的狀態(tài)的托肯（New_ state）。若實(shí)體類型為設(shè)備，這里的state可以是available和been_used，分別表示資源的可用和被占用。若實(shí)體類型為用戶，state可以表示為（user_ state，location），分別表示用戶所處的狀態(tài)和位置。而對(duì)于自然環(huán)境來說，state可根據(jù)系統(tǒng)需求設(shè)定。有時(shí)服務(wù)的觸發(fā)需要以特定的狀態(tài)為前提條件，但不改變它們的狀態(tài)，則用雙箭頭表示該狀態(tài)為服務(wù)觸發(fā)的前提條件，其模型如圖2（b）所示。

圖2 服務(wù)行為與狀態(tài)情境的交互模型Fig.2 Interaction model of service behavior and states

2.1.2 服務(wù)行為間的約束

情境感知環(huán)境是多服務(wù)環(huán)境，服務(wù)行為之間不可避免的存在相互約束，這種約束關(guān)系可能源于資源的有限性，也可能是服務(wù)邏輯上的要求。一般來說，這種約束關(guān)系分2種情況：

1）2個(gè)服務(wù)行為中任何一個(gè)的發(fā)生都會(huì)使另一個(gè)失去發(fā)生權(quán)，稱其為互斥，模型如圖3（a）所示，輔助庫所Pa約束變遷T1和T2的發(fā)生；

2）其中一個(gè)服務(wù)行為約束另一個(gè)的發(fā)生，反之則不然，其模型如圖3（b）所示，變遷T1的發(fā)生不影響變遷T2的發(fā)生，而變遷T2的發(fā)生則會(huì)使變遷T1失去發(fā)生權(quán)。

圖3 服務(wù)行為的約束模型Fig.3 Model of service behavior restraint

對(duì)于這種相互約束的服務(wù)行為，失去發(fā)生權(quán)的一方對(duì)應(yīng)的情境不再成立，情境無效，庫所內(nèi)的托肯需要進(jìn)行處理。互斥服務(wù)行為的無效情境處理模型如圖4（a）所示，若T1觸發(fā)，則T2失去發(fā)生權(quán)，在T1觸發(fā)后，向輔助庫所Pa2中注入托肯，當(dāng)p2情境滿足后，即觸發(fā)輔助變遷Ta1將托肯p2消耗；反之，如果T2觸發(fā)，則T1失去發(fā)生權(quán)，將觸發(fā)輔助變遷Ta2將托肯p1消耗。同理，對(duì)于具有另一種約束關(guān)系的服務(wù)行為，其無效情境處理模型如圖4（b）所示。

圖4 服務(wù)行為約束中無效情境的處理Fig.4 Invalid context processing in service behavior constraints

2.2 情境變化建模

情境除了與服務(wù)行為交互而發(fā)生改變之外，情境自身也會(huì)發(fā)生變化，雖然自然環(huán)境變化遵循特定規(guī)律，人的活動(dòng)也具有一定理性，但從情境感知系統(tǒng)的角度看，這些變化多數(shù)都具有一定的隨機(jī)性，比較特殊的是用戶注意力變化所引起的情境變化。下面分別討論這兩種情況的建模方法。

2.2.1 情境的隨機(jī)性

自然環(huán)境和人的活動(dòng)具有一定的隨機(jī)性，這種隨機(jī)性分別表現(xiàn)在內(nèi)容和時(shí)間2方面，這種隨機(jī)性使服務(wù)的觸發(fā)順序不確定，因此需要在模型中引入隨機(jī)函數(shù)，對(duì)情境的隨機(jī)性建模，使建立的模型能夠更加貼切的反應(yīng)現(xiàn)實(shí)情況。

1）情境發(fā)生內(nèi)容的隨機(jī)性建模。

在情境感知環(huán)境中，可能會(huì)出現(xiàn)這樣的情況，即某一時(shí)刻會(huì)產(chǎn)生什么情境是不確定的，對(duì)于這類隨機(jī)情境，可以用隨機(jī)函數(shù)進(jìn)行建模，其模型如圖5所示，其中RAN（）為隨機(jī)函數(shù)，產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)情境值，函數(shù)取值范圍視具體情境而定；Ta變遷的觸發(fā)將注入一個(gè)帶有隨機(jī)情境值的托肯到庫所P1中。該模型模擬了情境的隨機(jī)發(fā)生。

圖5 情境發(fā)生的隨機(jī)性模型Fig.5 Randomness model of context contents

2）情境發(fā)生時(shí)間的隨機(jī)性建模。

另一種情境隨機(jī)性表現(xiàn)為某一情境發(fā)生的時(shí)間不確定，其模型如圖6（a）部分所示，其中ts1（）為隨機(jī)函數(shù)，產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)時(shí)間值，函數(shù)取值范圍視具體情境而定；Ta變遷的觸發(fā)將注入一個(gè)托肯p1到庫所P1中，在初始仿真時(shí)間為0的情況下，該托肯將在隨機(jī)函數(shù)ts1（）產(chǎn)生的時(shí)刻成立。該模型模擬了情境p1發(fā)生時(shí)間的隨機(jī)性。

當(dāng)特定情境的成立使某一活動(dòng)開始進(jìn)行，無論該活動(dòng)的持續(xù)時(shí)間確定或不確定，該活動(dòng)的結(jié)束時(shí)間都依賴于開始時(shí)間。則在該活動(dòng)開始變遷觸發(fā)時(shí)，注入帶有延遲時(shí)間的結(jié)束標(biāo)志托肯到結(jié)束狀態(tài)庫所中，其中延遲時(shí)間可為隨機(jī)值或確定值。其模型如圖6（b）部分所示，ts2（）表示活動(dòng)將持續(xù)的時(shí)間。

圖6 情境發(fā)生時(shí)間的隨機(jī)性模型Fig.6 Randomness Model of context show time

根據(jù)情境發(fā)生時(shí)間的隨機(jī)性模型，用戶注意力的轉(zhuǎn)移或其他活動(dòng)的干擾，可能會(huì)使一些情境無效，需要進(jìn)行處理。處理模型如圖7（a）部分所示。圖中ts1（）為情境p1的發(fā)生時(shí)間，ts1（）＋1表示情境p1的超時(shí)時(shí)間，情境p1的產(chǎn)生觸發(fā)服務(wù)Start－t開始執(zhí)行，從庫所P1到變遷Start－t的弧上表達(dá)式p1＠＋1表示Start－t在P1中的托肯時(shí)間戳ts1（）＋1之前一個(gè)時(shí)間單位即可消耗該托肯，也即情境p1在ts1（）時(shí)刻產(chǎn)生并觸發(fā)Start－t，若在ts1（）時(shí)刻Start－t沒有正常發(fā)生，則在ts1（）＋1時(shí)刻，情境p1無效，觸發(fā)變遷Ta2將托肯p1消耗；若某一活動(dòng)正常開始，并將代表該活動(dòng)在進(jìn)行中的狀態(tài)state2記錄到庫所P4中，但是該活動(dòng)被其他活動(dòng)打斷而沒有正常結(jié)束，此時(shí)代表該活動(dòng)狀態(tài)的p4也已經(jīng)改變，則當(dāng)時(shí)間到達(dá)庫所P2指定的時(shí)間戳ts2（）＋1時(shí)，變遷Ta3將被觸發(fā)，將庫所p2中的托肯消耗。其模型如圖7（b）部分所示。

圖7 隨機(jī)情境變化中無效情境的處理Fig.7 Invalid context processing in stochastic context changes

2.2.2 用戶注意力的轉(zhuǎn)移

用戶正在進(jìn)行某活動(dòng)時(shí)，其注意力集中于該活動(dòng)。當(dāng)用戶改變活動(dòng)時(shí)，用戶注意力轉(zhuǎn)移，相應(yīng)的情境也隨之變化。用戶的活動(dòng)雖然具有一定的隨機(jī)性，但會(huì)受生活經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人習(xí)慣和喜好的影響。當(dāng)用戶正在進(jìn)行某一活動(dòng)時(shí)，另一事件的發(fā)生能否轉(zhuǎn)移用戶注意力，一般取決于這一事件的重要程度、緊迫程度或用戶對(duì)其感興趣的程度。如果2個(gè)活動(dòng)對(duì)用戶來說重要程度、緊迫程度和感興趣程度都相同，用戶會(huì)參與哪個(gè)活動(dòng)一般來說是隨機(jī)的。為方便在系統(tǒng)模型中描述這種情況，可以根據(jù)用戶的生活經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人習(xí)慣和喜好，給各活動(dòng)賦予優(yōu)先級(jí)。當(dāng)用戶處于某一活動(dòng)中時(shí)，另一事件的發(fā)生能否轉(zhuǎn)移用戶注意力，取決于兩個(gè)活動(dòng)的優(yōu)先級(jí)大小。其對(duì)應(yīng)模型如圖8所示，其中l(wèi)1表示狀態(tài)s1所對(duì)應(yīng)的活動(dòng)a1的優(yōu)先級(jí)，l2表示狀態(tài) s2所對(duì)應(yīng)的活動(dòng)a2的優(yōu)先級(jí)，RAN（）＝｛a1，a2｝，表示用戶隨機(jī)參與 a1或 a2，若RAN（）＝a1，表示用戶進(jìn)行活動(dòng)a1。

圖8 用戶注意力轉(zhuǎn)移模型Fig.8 User attention shift model

3 案例研究

3.1 阿爾茨海默病患者智能輔助系統(tǒng)的TCPN建模

為驗(yàn)證本文提出方法的有效性，以阿爾茨海默病患者智能輔助系統(tǒng)為例，對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了建模仿真。阿爾茨海默病是一種常見于老年人群的臨床綜合癥，特征是認(rèn)知和記憶功能持續(xù)性減退，這種病癥會(huì)降低患者完成日常生活事務(wù)的能力。構(gòu)建阿爾茨海默患者智能輔助系統(tǒng)能夠?yàn)榛颊咛峁┤粘Ｉ钏璧奶嵝训容o助性服務(wù)，并在一定程度上減輕照顧者的看護(hù)壓力，提高阿爾茨海默病患者的生活質(zhì)量。本文將丹麥Aarhus大學(xué)開發(fā)的CPN Tools作為基于TCPN的情境感知系統(tǒng)建模仿真工具。

3.1.1 系統(tǒng)描述

本文中提出的阿爾茨海默病患者智能輔助系統(tǒng)可提供以下5種服務(wù)：

1）若用戶在戶外活動(dòng)時(shí)迷路，自動(dòng)開啟語音導(dǎo)航服務(wù)，用戶到達(dá)目的地后，結(jié)束導(dǎo)航。

2）到達(dá)用戶預(yù)設(shè)吃藥時(shí)間后，系統(tǒng)自動(dòng)開啟語音提示器提醒用戶吃藥，每5 min提醒1次，若在1h內(nèi)，用戶吃藥了，則停止提醒；若1 h后，用戶仍未吃藥，則停止提醒，并發(fā)送信息給用戶家人。

3）電話響后，若用戶不在室內(nèi)，自動(dòng)將電話轉(zhuǎn)至語音信箱；若用戶在室內(nèi)且正在進(jìn)行比接電話更重要的活動(dòng)，則直接將電話轉(zhuǎn)至語音信箱，否則，電話鈴響后，系統(tǒng)開啟語音提示，提醒用戶接電話，每1 min提醒1次；若2 min后用戶仍未接電話，結(jié)束提醒，并將電話自動(dòng)轉(zhuǎn)到語音信箱。

4）若用戶看書或看電視時(shí)間超過50 min，系統(tǒng)開啟語音提示，提醒用戶靜坐時(shí)間過久，需要起身活動(dòng)，每1 min提醒1次；若用戶在10 min內(nèi)起身活動(dòng)，則結(jié)束提示；若用戶10 min內(nèi)沒有起身活動(dòng)，則10 min后，自動(dòng)結(jié)束提示。

5）用戶可以定制喜歡的電視節(jié)目；到達(dá)節(jié)目播放時(shí)間后，若用戶不在室內(nèi)，自動(dòng)錄制節(jié)目；若用戶在室內(nèi)，但處于更高一級(jí)的活動(dòng)中，則錄制節(jié)目，否則自動(dòng)打開電視播放節(jié)目；若用戶在看節(jié)目過程中，被其他活動(dòng)轉(zhuǎn)移注意力，則在用戶離開時(shí)，自動(dòng)錄制節(jié)目。

在本案例中，結(jié)合實(shí)際情境與人性化需求，對(duì)各活動(dòng)的優(yōu)先級(jí)設(shè)置如表1所示。

表1 活動(dòng)優(yōu)先級(jí)設(shè)置Table 1 Set of activity priority

3.1.2 系統(tǒng)建模

為實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)模擬運(yùn)行，對(duì)隨機(jī)參數(shù)和初始參數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)設(shè)定。該模型模擬了用戶在12：00之后幾小時(shí)內(nèi)的活動(dòng)情況，隨機(jī)參數(shù)設(shè)定結(jié)合了人性化需求，在一定程度上模擬了實(shí)際情境的發(fā)生。本文對(duì)系統(tǒng)的初始參數(shù)進(jìn)行了設(shè)定，然后根據(jù)文中所提出的建模方法，建立了該系統(tǒng)的仿真模型。

3.2 仿真結(jié)果分析

為驗(yàn)證本文提出方法的有效性，本文利用CPN Tools工具對(duì)建立的系統(tǒng)模型進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果如表2所示。從仿真報(bào)告中容易看出，在仿真時(shí)間為107時(shí)，系統(tǒng)同時(shí)進(jìn)行了接電話提醒和運(yùn)動(dòng)提醒，用戶在同一時(shí)間接收到2個(gè)內(nèi)容不同的提醒，容易給用戶造成困惑，因此這兩個(gè)服務(wù)之間互相干擾；此外在仿真時(shí)間為109時(shí)，用戶開始運(yùn)動(dòng)，而在仿真時(shí)間112時(shí)，定制節(jié)目開始播放，此時(shí)距用戶開始活動(dòng)只有3 min，用戶接著坐下看節(jié)目，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)提醒目的沒有達(dá)到，因此定制節(jié)目自動(dòng)播放服務(wù)和運(yùn)動(dòng)提醒服務(wù)也存在相互干擾。

表2 系統(tǒng)行為分析仿真報(bào)告Table 2 Simulation report of system behavior analysis

模型中應(yīng)用了隨機(jī)函數(shù)表達(dá)情境的隨機(jī)性，因此每次仿真得到的結(jié)果數(shù)據(jù)都不相同。對(duì)模型進(jìn)行多次仿真和分析能夠盡可能多的發(fā)現(xiàn)服務(wù)間潛在的干擾和問題，本文對(duì)所建模型共進(jìn)行了100次仿真，并對(duì)用戶吃藥情況、接電話等情境以及產(chǎn)生的干擾種類和次數(shù)分別進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。

通過仿真報(bào)告分析發(fā)現(xiàn)，在100次仿真中，共存在以下幾種較隱蔽的服務(wù)干擾和問題：

1）由迷路導(dǎo)航與吃藥提醒服務(wù)爭(zhēng)奪語音提示器資源而引發(fā)的服務(wù)失效，因迷路導(dǎo)航服務(wù)長(zhǎng)時(shí)間占用語音提示器，當(dāng)用戶在導(dǎo)航回家途中到達(dá)吃藥時(shí)間時(shí)，吃藥提醒服務(wù)無法正常執(zhí)行而被滯后，當(dāng)用戶回到家后，可能已經(jīng)過了有效的吃藥時(shí)間，此時(shí)再提醒用戶吃藥已經(jīng)沒有意義，有時(shí)可能還會(huì)給用戶帶來反效果。

2）由運(yùn)動(dòng)提醒、吃藥提醒、接電話提醒服務(wù)導(dǎo)致的用戶注意力干擾，當(dāng)一個(gè)以上的提醒服務(wù)在同一時(shí)間段內(nèi)執(zhí)行時(shí)，多個(gè)提醒會(huì)給用戶造成干擾。

3）由運(yùn)動(dòng)提醒服務(wù)與定制節(jié)目播放服務(wù)導(dǎo)致的服務(wù)目的沖突，即運(yùn)動(dòng)提醒服務(wù)目的是讓用戶起身活動(dòng)一段時(shí)間，如果用戶剛起來，定制節(jié)目開始播放，此時(shí)用戶很有可能繼續(xù)坐著看電視，沒有達(dá)到運(yùn)動(dòng)提醒服務(wù)想要達(dá)到的目的。

表3 仿真結(jié)果統(tǒng)計(jì)Table 3 Statistical simulation results

4 結(jié)論

情境感知服務(wù)系統(tǒng)是一個(gè)多服務(wù)系統(tǒng)，服務(wù)之間不可避免的潛在干擾和問題。文章提出采用TCPN對(duì)情境感知服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行建模，通過仿真來發(fā)現(xiàn)服務(wù)之間潛在的干擾。文章采用在CPN的基礎(chǔ)上擴(kuò)展而來的TCPN對(duì)情境感知服務(wù)建模，給出了TCPN及其觸發(fā)規(guī)則的定義，并在分析情境感知系統(tǒng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，給出了構(gòu)建情境感知系統(tǒng)的TCPN模型。最后結(jié)合CPNTools建模仿真工具，對(duì)阿爾茨海默病患者智能輔助系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)建模，通過模型仿真和數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)了各服務(wù)之間存在的在服務(wù)邏輯設(shè)計(jì)階段沒能考慮到的干擾和問題，進(jìn)而驗(yàn)證了文章提出方法的有效性。文章采用的TCPN在CPN的基礎(chǔ)上引入了時(shí)間戳和隨機(jī)函數(shù)的概念，可以很好的模擬情境感知環(huán)境中的情境動(dòng)態(tài)性和隨機(jī)性，同時(shí)在構(gòu)建情境感知系統(tǒng)模型的過程中，充分考慮到了情境的動(dòng)態(tài)隨機(jī)性以及服務(wù)之間的相互約束性。不同于其他建模方法僅在服務(wù)邏輯層面建模，使用TCPN構(gòu)建的情境感知系統(tǒng)模型能夠較為真實(shí)的模擬系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，從而能夠通過多次仿真發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)服務(wù)之間潛在的各類干擾和問題，仿真過程和結(jié)果也可以為系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員對(duì)服務(wù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化提供有效的依據(jù)。

文章中存在一些不足之處。情境感知系統(tǒng)是開放性的系統(tǒng)，隨著服務(wù)的增加，采用TCPN構(gòu)建的情境感知系統(tǒng)將變得復(fù)雜，通過仿真報(bào)告分析來發(fā)現(xiàn)干擾的過程也變得繁瑣。在干擾的判定方面，目前也尚無規(guī)范的方法和定論，主要以人的經(jīng)驗(yàn)判定為主。如何建立有效的機(jī)制來簡(jiǎn)單高效的發(fā)現(xiàn)并判定服務(wù)干擾，是文章仍需研究和解決的問題。

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（責(zé)任編輯：鄭可為）

Petri net based context-aware service modeling and interference discovery

HU Zhifang，LU Tao

（System Engineering Department，Dalian University of Technology，Dalian 116024，China）

To find out about both explicit and implicit interferences among context-aware services，we have proposed a modeling and simulating method for the context-aware system.By modeling services as well as changing the contexts using timed colored Petri net（TCPN），we were able to simulate a context-aware system and check to see if there were interferences among the services through the simulation report analysis.Firstly，we defined TCPN by introducing timestamps and random functions into the traditional colored Petri net to simulate the randomness of the contexts in a physical environment.Then we discussed the way to model the context-aware system by using the defined TCPN model.The modeling method we proposed was able to simulate the real-life situation well.And finally，a case for the smart assisting system for Alzheimer＇s disease was developed by using the proposed method and several interferences among services were discovered through simulation analysis，which also verifies the feasibility and validity of the proposed method.

context-aware；service interference；timed colored Petri net；modeling；simulation

10.3969／j.issn.1006-7043.201304059

TP391

A

1006-7043（2014）08-0961-07

http：／／www.cnki.net／kcms／doi／10.3969／j.issn.1006-7043.201304059.html

2013-04-17. 網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2014-07-09 16：47：51.

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（70771017，71271038）.

胡志芳（1990-），女，碩士研究生；盧濤（1967-），女，副教授，博士.

胡志芳，E-mail：zhfhu1990＠m(xù)ail.dlut.edu.cn.