面向普适计算的分布式模糊推理Petri网建模及仿真

普适计算环境通常采用集中式推理机制,加重了推理服务器和网络通信的负担,并且未充分利用终端计算能力。分布式模糊推理Petri网模型对模糊推理Petri网模型FRPN进行改进,采用层次结构,表征推理服务器和终端的推理任务执行;通过引入负载度和负载增长率的概念,在模糊推理过程中监控节点资源占用,弥补了集中式推理的不足。仿真实验表明,该模型较之FRPN模型可显著降低系统负载,是一种有效的分布式推理的规约方法。