基于Petri網的情境感知服務建模及干擾發現

胡志芳，盧 濤

（大連理工大學 系統工程研究所，遼寧大連116024）

基于Petri網的情境感知服務建模及干擾發現

胡志芳，盧 濤

（大連理工大學 系統工程研究所，遼寧大連116024）

為發現情境感知服務之間存在的顯性和隱性干擾，提出采用賦時著色Petri網（timed colored Petri net，TCPN）對情境感知系統建模，通過對模型進行仿真分析發現服務之間潛在的干擾。對TCPN及其相關規則進行了形式化的定義，然后討論了用TCPN對情境感知系統建模的方法，使構建的模型反映情境感知系統真實運行中的情況，主要討論了對服務行為的建模和對情境變化的建模。利用提出的建模方法結合建模仿真工具CPN Tools對阿爾茨海默病患者智能輔助系統進行了建模和仿真，通過仿真結果分析發現了服務之間顯性和隱性的干擾，驗證了該方法的有效性。

情境感知；服務干擾；賦時著色Petri網

情境感知技術的發展方便了人們的生活，目前其應用已經非常多，如基于情境感知的旅游向導［1］、基于情境感知的駕駛輔助系統［2］和智能實驗指導系統［3］等。但在情境感知系統中，即便在單個服務設計合理的情況下，服務和服務之間仍然存在沖突、干擾和協調的問題。有些沖突和干擾較為明顯，在系統設計過程中即可發現并采取有效措施協調或避免，有些則表現的較為隱蔽。這些表現形式隱蔽的干擾并不會導致系統死鎖或硬件軟件無法運行，但無法使服務系統達到預期滿意的效果。這些干擾，有些需要在運行時通過有效的協調機制解決，有些則需要通過改進服務設計而避免在運行時出現，二者都需在服務邏輯產生后，系統運行前將可能出現的問題發現出來。盡管服務設計者在開發服務時，會在服務邏輯中處理或避免能夠想到的沖突和干擾，但因系統的隨機性和復雜性，很難憑經驗把所有問題考慮周全。為此本文提出采用建模仿真技術，對情境感知服務及其環境進行模擬，驗證服務邏輯，發現服務設計中潛在的問題，作為服務和系統優化改進的依據。

在現有的情境感知系統建模方法研究中，Petri網因適于描述系統的動態特性而在情境感知系統建模中得到了較為廣泛的應用。文獻［4-11］采用了Petri網對情境感知系統建模，這些研究多數以情境感知系統的模型構建為主，其中部分研究涉及到了服務的沖突發現和協調，但沒有考慮到服務之間存在的隱蔽性干擾。本文旨在通過構建情境感知系統模型并對其進行仿真來發現服務之間潛在的干擾，問題主要的難點在于如何對情境感知系統建模，使其能夠較好的模擬系統實際運行中可能發生的各種情況。圍繞該難點，本文首先對建模工具TCPN及其運行規則做了定義，然后詳細討論了采用TCPN對情境感知系統建模的具體方法，最后通過對阿爾茲海默患者智能輔助系統進行案例建模和仿真，驗證了本文提出方法的有效性。

1 賦時著色Petri網

本文結合情境感知服務及其環境的特點，在著色Petri網的基礎上引入了時間屬性和隨機函數的概念，形成了適于情境感知服務建模的賦時著色Petri網（timed colored Petri net，TCPN）。

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

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

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

3）多重集合運算：m1，m2為非空集合B上的2個多重集合，則m1≤m2當且僅當?b∈Bm1（b）≤m2（b），其中b是非空集合B中的元素。

本文對TCPN的具體定義如下：

定義1 一個賦時著色Petri網是一個多元組TCPN＝（Σ，P，T，A，E，e0，C，G，F，I）且滿足下列條件：

1）Σ：類型的非空有限集，每個類型是一個顏色集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｝，時間集合，稱為時間戳，代表托肯的時延，其中E1為確定值時間集，E2為隨機函數時間集；

7）e0：E中的元素，稱為開始時間；

8）C：與庫所關聯的顏色集函數，其中：C：P→Σ；

9）G：守衛函數，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）為表達式expr中的變量集合；

10）F：弧表達式函數，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，其中I：P→expr，并且?p∈P：［Type（I（p））＝C（p）TMS］，I（p）是C（p）的賦時多重集合。

TCPN模型具體實施和運行的相關規則定義如下：

定義2 網TCPN中所有可能的狀態集S：P→C（P）TMS，也即對于狀態集S中的任意狀態s∈S，網TCPN的標識Ms∈C（p）MS且

定義3 給定TCPN，當且僅當?p∈·tF（p，t）≤s（p）時，稱變遷t在狀態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Petri網的定義相同；變遷t的使能時間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s∈S下的建模時間為MT（s）＝min｛ET（s）｜t∈T∧s［t＞｝，當且僅當有事件發生時，建模時間才會改變；并且在狀態s∈S下使能的變遷t當且僅當MT（s）＝ET（t）的時候，才是時間使能（time enabled）的。

定義5 給定TCPN，在狀態s∈S下時間使能的變遷t，當且僅當G（t）＝true時，稱變遷t可以被實施（fire），若變遷t實施后得到狀態s′，記為s［t＞s′，則對?p∈P，變遷t觸發托肯的轉移規則為

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的情境感知系統模型

用上文定義的TCPN模型討論如何構建情境感知系統模型。情境感知系統由多個情境感知服務構成，每個服務包括若干服務行為，在一定的情境條件下被觸發，并在一段時間內改變某些情境。此外，自然環境的變化或人的活動也有可能引起情境的變化，進而影響服務行為的觸發和服務的效果。建立情境感知系統的TCPN模型目的就是要模擬多個服務行為在復雜情境下可能的運行情況。

TCPN由庫所和變遷構成，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中的情境，庫所中的托肯表示情境值，托肯的時間戳表示情境成立的時間，當庫所中存在托肯，而其對應的情境實際上并不成立時，稱這種情境為無效情境，其對應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，沒有實際含義。同時引入了2類變遷：服務行為變遷和輔助變遷，服務行為變遷用于描述系統中的服務行為；輔助變遷用于描述非服務行為如人的活動和自然環境的變化等引起的情境變化。

圖1描述的是一個簡單的基于TCPN的情境感知系統。Ta為輔助變遷，描述情境P1的產生導致情境P2的產生，如用戶接起電話這一情境，使用戶的狀態轉為通話中；情境P2產生后，觸發服務行為T1，T1發生后，產生情境P3；輔助庫所Pa中有一個托肯，用來約束變遷T1最多只能被觸發一次。

圖1 基于TCPN的簡單情境感知系統示例Fig.1 Example of a context-aware system based on TCPN

當情境感知系統涉及多個服務時，整個系統的建模需要通過對每個服務行為和每個非服務行為引起的情境變化建模來完成，需要充分考慮服務行為與情境之間、服務行為之間及情境之間的關系。

2.1 服務行為建模

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

2.1.1 服務行為與狀態情境的交互

當情境為人、設備和自然環境等實體類型的狀態時，狀態的變化觸發相應的服務，服務的觸發又可能改變它們的狀態，若觸發服務的狀態和服務觸發后改變的狀態屬于同一實體，則服務行為模型如圖2（a）所示。其中 Object_State表示實體的狀態，change－t表示改變 Object_State的服務行為，當change－t被觸發時，消耗代表原來狀態的托肯（Old_ state），并注入代表改變后的狀態的托肯（New_ state）。若實體類型為設備，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和位置。而對于自然環境來說，state可根據系統需求設定。有時服務的觸發需要以特定的狀態為前提條件，但不改變它們的狀態，則用雙箭頭表示該狀態為服務觸發的前提條件，其模型如圖2（b）所示。

圖2 服務行為與狀態情境的交互模型Fig.2 Interaction model of service behavior and states

2.1.2 服務行為間的約束

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

1）2個服務行為中任何一個的發生都會使另一個失去發生權，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的發生；

2）其中一個服務行為約束另一個的發生，反之則不然，其模型如圖3（b）所示，變遷T1的發生不影響變遷T2的發生，而變遷T2的發生則會使變遷T1失去發生權。

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

對于這種相互約束的服務行為，失去發生權的一方對應的情境不再成立，情境無效，庫所內的托肯需要進行處理。互斥服務行為的無效情境處理模型如圖4（a）所示，若T1觸發，則T2失去發生權，在T1觸發后，向輔助庫所Pa2中注入托肯，當p2情境滿足后，即觸發輔助變遷Ta1將托肯p2消耗；反之，如果T2觸發，則T1失去發生權，將觸發輔助變遷Ta2將托肯p1消耗。同理，對于具有另一種約束關系的服務行為，其無效情境處理模型如圖4（b）所示。

圖4 服務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

情境除了與服務行為交互而發生改變之外，情境自身也會發生變化，雖然自然環境變化遵循特定規律，人的活動也具有一定理性，但從情境感知系統的角度看，這些變化多數都具有一定的隨機性，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 情境的隨機性

自然環境和人的活動具有一定的隨機性，這種隨機性分別表現在內容和時間2方面，這種隨機性使服務的觸發順序不確定，因此需要在模型中引入隨機函數，對情境的隨機性建模，使建立的模型能夠更加貼切的反應現實情況。

1）情境發生內容的隨機性建模。

在情境感知環境中，可能會出現這樣的情況，即某一時刻會產生什么情境是不確定的，對于這類隨機情境，可以用隨機函數進行建模，其模型如圖5所示，其中RAN（）為隨機函數，產生一個隨機情境值，函數取值范圍視具體情境而定；Ta變遷的觸發將注入一個帶有隨機情境值的托肯到庫所P1中。該模型模擬了情境的隨機發生。

圖5 情境發生的隨機性模型Fig.5 Randomness model of context contents

2）情境發生時間的隨機性建模。

另一種情境隨機性表現為某一情境發生的時間不確定，其模型如圖6（a）部分所示，其中ts1（）為隨機函數，產生一個隨機時間值，函數取值范圍視具體情境而定；Ta變遷的觸發將注入一個托肯p1到庫所P1中，在初始仿真時間為0的情況下，該托肯將在隨機函數ts1（）產生的時刻成立。該模型模擬了情境p1發生時間的隨機性。

當特定情境的成立使某一活動開始進行，無論該活動的持續時間確定或不確定，該活動的結束時間都依賴于開始時間。則在該活動開始變遷觸發時，注入帶有延遲時間的結束標志托肯到結束狀態庫所中，其中延遲時間可為隨機值或確定值。其模型如圖6（b）部分所示，ts2（）表示活動將持續的時間。

圖6 情境發生時間的隨機性模型Fig.6 Randomness Model of context show time

根據情境發生時間的隨機性模型，用戶注意力的轉移或其他活動的干擾，可能會使一些情境無效，需要進行處理。處理模型如圖7（a）部分所示。圖中ts1（）為情境p1的發生時間，ts1（）＋1表示情境p1的超時時間，情境p1的產生觸發服務Start－t開始執行，從庫所P1到變遷Start－t的弧上表達式p1＠＋1表示Start－t在P1中的托肯時間戳ts1（）＋1之前一個時間單位即可消耗該托肯，也即情境p1在ts1（）時刻產生并觸發Start－t，若在ts1（）時刻Start－t沒有正常發生，則在ts1（）＋1時刻，情境p1無效，觸發變遷Ta2將托肯p1消耗；若某一活動正常開始，并將代表該活動在進行中的狀態state2記錄到庫所P4中，但是該活動被其他活動打斷而沒有正常結束，此時代表該活動狀態的p4也已經改變，則當時間到達庫所P2指定的時間戳ts2（）＋1時，變遷Ta3將被觸發，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 用戶注意力的轉移

用戶正在進行某活動時，其注意力集中于該活動。當用戶改變活動時，用戶注意力轉移，相應的情境也隨之變化。用戶的活動雖然具有一定的隨機性，但會受生活經驗、個人習慣和喜好的影響。當用戶正在進行某一活動時，另一事件的發生能否轉移用戶注意力，一般取決于這一事件的重要程度、緊迫程度或用戶對其感興趣的程度。如果2個活動對用戶來說重要程度、緊迫程度和感興趣程度都相同，用戶會參與哪個活動一般來說是隨機的。為方便在系統模型中描述這種情況，可以根據用戶的生活經驗、個人習慣和喜好，給各活動賦予優先級。當用戶處于某一活動中時，另一事件的發生能否轉移用戶注意力，取決于兩個活動的優先級大小。其對應模型如圖8所示，其中l1表示狀態s1所對應的活動a1的優先級，l2表示狀態 s2所對應的活動a2的優先級，RAN（）＝｛a1，a2｝，表示用戶隨機參與 a1或 a2，若RAN（）＝a1，表示用戶進行活動a1。

圖8 用戶注意力轉移模型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的TCPN建模

為驗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為例，對該系統進行了建模仿真。阿爾茨海默病是一種常見于老年人群的臨床綜合癥，特征是認知和記憶功能持續性減退，這種病癥會降低患者完成日常生活事務的能力。構建阿爾茨海默患者智能輔助系統能夠為患者提供日常生活所需的提醒等輔助性服務，并在一定程度上減輕照顧者的看護壓力，提高阿爾茨海默病患者的生活質量。本文將丹麥Aarhus大學開發的CPN Tools作為基于TCPN的情境感知系統建模仿真工具。

3.1.1 系統描述

本文中提出的阿爾茨海默病患者智能輔助系統可提供以下5種服務：

1）若用戶在戶外活動時迷路，自動開啟語音導航服務，用戶到達目的地后，結束導航。

2）到達用戶預設吃藥時間后，系統自動開啟語音提示器提醒用戶吃藥，每5 min提醒1次，若在1h內，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，并發送信息給用戶家人。

3）電話響后，若用戶不在室內，自動將電話轉至語音信箱；若用戶在室內且正在進行比接電話更重要的活動，則直接將電話轉至語音信箱，否則，電話鈴響后，系統開啟語音提示，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，結束提醒，并將電話自動轉到語音信箱。

4）若用戶看書或看電視時間超過50 min，系統開啟語音提示，提醒用戶靜坐時間過久，需要起身活動，每1 min提醒1次；若用戶在10 min內起身活動，則結束提示；若用戶10 min內沒有起身活動，則10 min后，自動結束提示。

5）用戶可以定制喜歡的電視節目；到達節目播放時間后，若用戶不在室內，自動錄制節目；若用戶在室內，但處于更高一級的活動中，則錄制節目，否則自動打開電視播放節目；若用戶在看節目過程中，被其他活動轉移注意力，則在用戶離開時，自動錄制節目。

在本案例中，結合實際情境與人性化需求，對各活動的優先級設置如表1所示。

表1 活動優先級設置Table 1 Set of activity priority

3.1.2 系統建模

為實現系統模擬運行，對隨機參數和初始參數進行了相應設定。該模型模擬了用戶在12：00之后幾小時內的活動情況，隨機參數設定結合了人性化需求，在一定程度上模擬了實際情境的發生。本文對系統的初始參數進行了設定，然后根據文中所提出的建模方法，建立了該系統的仿真模型。

3.2 仿真結果分析

為驗證本文提出方法的有效性，本文利用CPN Tools工具對建立的系統模型進行了仿真，仿真結果如表2所示。從仿真報告中容易看出，在仿真時間為107時，系統同時進行了接電話提醒和運動提醒，用戶在同一時間接收到2個內容不同的提醒，容易給用戶造成困惑，因此這兩個服務之間互相干擾；此外在仿真時間為109時，用戶開始運動，而在仿真時間112時，定制節目開始播放，此時距用戶開始活動只有3 min，用戶接著坐下看節目，導致運動提醒目的沒有達到，因此定制節目自動播放服務和運動提醒服務也存在相互干擾。

表2 系統行為分析仿真報告Table 2 Simulation report of system behavior analysis

模型中應用了隨機函數表達情境的隨機性，因此每次仿真得到的結果數據都不相同。對模型進行多次仿真和分析能夠盡可能多的發現服務間潛在的干擾和問題，本文對所建模型共進行了100次仿真，并對用戶吃藥情況、接電話等情境以及產生的干擾種類和次數分別進行了統計，其統計結果如表3所示。

通過仿真報告分析發現，在100次仿真中，共存在以下幾種較隱蔽的服務干擾和問題：

1）由迷路導航與吃藥提醒服務爭奪語音提示器資源而引發的服務失效，因迷路導航服務長時間占用語音提示器，當用戶在導航回家途中到達吃藥時間時，吃藥提醒服務無法正常執行而被滯后，當用戶回到家后，可能已經過了有效的吃藥時間，此時再提醒用戶吃藥已經沒有意義，有時可能還會給用戶帶來反效果。

2）由運動提醒、吃藥提醒、接電話提醒服務導致的用戶注意力干擾，當一個以上的提醒服務在同一時間段內執行時，多個提醒會給用戶造成干擾。

3）由運動提醒服務與定制節目播放服務導致的服務目的沖突，即運動提醒服務目的是讓用戶起身活動一段時間，如果用戶剛起來，定制節目開始播放，此時用戶很有可能繼續坐著看電視，沒有達到運動提醒服務想要達到的目的。

表3 仿真結果統計Table 3 Statistical simulation results

4 結論

情境感知服務系統是一個多服務系統，服務之間不可避免的潛在干擾和問題。文章提出采用TCPN對情境感知服務系統進行建模，通過仿真來發現服務之間潛在的干擾。文章采用在CPN的基礎上擴展而來的TCPN對情境感知服務建模，給出了TCPN及其觸發規則的定義，并在分析情境感知系統特點的基礎上，給出了構建情境感知系統的TCPN模型。最后結合CPNTools建模仿真工具，對阿爾茨海默病患者智能輔助系統進行了系統建模，通過模型仿真和數據分析發現了各服務之間存在的在服務邏輯設計階段沒能考慮到的干擾和問題，進而驗證了文章提出方法的有效性。文章采用的TCPN在CPN的基礎上引入了時間戳和隨機函數的概念，可以很好的模擬情境感知環境中的情境動態性和隨機性，同時在構建情境感知系統模型的過程中，充分考慮到了情境的動態隨機性以及服務之間的相互約束性。不同于其他建模方法僅在服務邏輯層面建模，使用TCPN構建的情境感知系統模型能夠較為真實的模擬系統的實際運行情況，從而能夠通過多次仿真發現系統服務之間潛在的各類干擾和問題，仿真過程和結果也可以為系統設計人員對服務進行調整和優化提供有效的依據。

文章中存在一些不足之處。情境感知系統是開放性的系統，隨著服務的增加，采用TCPN構建的情境感知系統將變得復雜，通過仿真報告分析來發現干擾的過程也變得繁瑣。在干擾的判定方面，目前也尚無規范的方法和定論，主要以人的經驗判定為主。如何建立有效的機制來簡單高效的發現并判定服務干擾，是文章仍需研究和解決的問題。

［1］ABOWD G D，ATKESON C G，HONG J，et al.Cyberguide：a mobile context－aware tour guide［J］.Wireless Networks，1997，3（5）：421-433.

［2］SCHMIDT A，WINTERHALTER C.Context-aware driver assistance system［J］.Universal Computer Science，2004，10（1）：38-46.

［3］HWANG G J，YANG T C，TSAI C C，et al.A context-aware ubiquitous learning environment for conducting complex science experiments［J］.Computers and Education，2009，53（2）：402-413.

［4］LU T，BAO J，WANG H F.Construction of context-aware support model for mobile worker：a scenario-based approach［J］.International Journal of Advancements in Computing Technology，2012，4（1）：535-548.

［5］KWON O B.Modeling and generating context-aware agentbased applications with amended colored Petri nets［J］.Expert Systems with Applications，2004，27（4）：609-621.

［6］TANG L，ZHOU X H，YU Z X，et al.Adaptive prompting based on Petri net in a smart medication system［C］／／Pervasive Computing and Communications Workshops.［S.l.］，2008.

［7］SUN J，ZHANG Y P，HE K J.A Petri-net based context representation in smart car environment［J］.Lecture Notes in Computer Science，2010，6104：162-173.

［8］HAN S，YOUN H Y.Petri net-based context modeling for context-aware systems［J］.Artificial Intelligence Review，2012，37（1）：43-67.

［9］HAN S，YOUN H Y.Modeling and analysis of time-critical context-aware service using extended interval timed colored Petri nets［J］.Systems，Man and Cybernetics，Part A：Systems and Humans，2012，42（3）：630-640.

［10］ACHILLEOS A，YANG K，GEORGALAS N，et al.Pervasive service creation using a model driven Petri net based approach［C］／／Wireless Communications and Mobile Computing Conference.［S.l.］，2008.

［11］CHO H T，HUANG P C，LUO R H，et al.A new contextaware application validation method based on quality-driven Petri net models［C］／／Innovative Computing，Information and Control.［S.l.］，2007.

［12］JENSE K.An introduction to the theoretical aspects of colored Petri nets［J］.Lecture Notes in Computer Science，1994，803：230-272.

［13］JENSE K.An introduction to the practical use of colored Petri nets［J］.Lectures on Petri Nets II：Applications，1998，1492：237-292.

［14］吳哲輝.Petri網導論［M］.北京：機械工業出版社，2006：1-12.WU Zhehui.Introduction of Petri net［M］.Beijing：China Machine Press，2006：1-12.

（責任編輯：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. 網絡出版時間：2014-07-09 16：47：51.

國家自然科學基金資助項目（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＠mail.dlut.edu.cn.