Descripción del prompt

Con el rápido desarrollo de la tecnología de rescate de emergencia en ciudades inteligentes, el rescate colaborativo de Enjambres Incorporados en áreas de desastre extremo donde la infraestructura de comunicación está dañada se ve limitado por la redundancia semántica y la no estacionariedad espaciotemporal de los recursos multidimensionales. Con el objetivo de solucionar los problemas de la baja tasa de finalización de tareas de los esquemas de transmisión tradicionales a nivel de bit bajo un ancho de banda limitado, y el fallo de control causado por la maldición de la dimensionalidad de los enjambres incorporados a gran escala en espacios de acción híbridos, este artículo propone un Marco de Computación Colaborativa Difusiva de Enjambres Incorporados Impulsado por la Conciencia Semántica y Optimización de Bucle Cerrado 3C (SD-HEC). Este marco incluye tres mecanismos centrales: 1. Construcción de un modelo de hipergrafo dinámico con conciencia semántica (SH-Sens) que utiliza hiperaristas para capturar las relaciones de acoplamiento de alto orden entre nodos heterogéneos, e introduce un codificador semántico ligero para cuantificar la "importancia semántica" de las tareas, realizando un mapeo de alta fidelidad y bajo ancho de banda desde el espacio físico al espacio digital; 2. Proposición de un algoritmo de decisión multiagente generativo de modelo de difusión resistente a perturbaciones (Diff-MAS): Con el objetivo de solucionar los problemas de percepción de información no de rango completo y la fluctuación del retardo de tiempo causados por las restricciones de comunicación, las características generativas del modelo de difusión se utilizan para realizar la "reconstrucción semántica" y la eliminación de ruido del estado del clúster faltante en condiciones parcialmente observables. Al aprender la distribución de acciones conjuntas, se alivia la desalineación de la estrategia causada por la desconexión de la comunicación, y se garantiza la consistencia colaborativa de los clústeres heterogéneos a gran escala bajo enlaces de comunicación no ideales; 3. Establecimiento de un mecanismo de control de flujo bajo demanda de bucle cerrado 3C basado en el valor de la información (V-RFC): Con el objetivo de la no estacionariedad de los recursos de comunicación y la carga de computación, la "contribución semántica" de los datos percibidos al objetivo de control y la frescura percibida (AoI) se cuantifican en tiempo real, y se activa dinámicamente un mecanismo de ajuste inverso para priorizar la transmisión de instrucciones de control clave cuando la comunicación es extremadamente escasa, realizando la optimización de la reducción de entropía de todo el enlace "percepción-transmisión-cálculo-control" bajo recursos limitados. Basado en el entorno de simulación con restricciones de comunicación de alta fidelidad (AirSim+NS3), SD-HEC mejora la fidelidad semántica de la tarea en un 41.2% y la relación de eficiencia energética del sistema en un 33.5% en clústeres heterogéneos a gran escala en comparación con el esquema de transmisión tradicional a nivel de bit. En comparación con los métodos de referencia como la optimización de Lyapunov y JCO-Deep, el algoritmo Diff-MAS mejora significativamente la eficiencia de la muestra de la convergencia del modelo en aproximadamente 1.8 veces; en condiciones extremas donde la tasa de pérdida de paquetes del enlace de comunicación es tan alta como el 40%, basado en el mecanismo de control de flujo semántico de bucle cerrado 3C, la tasa de finalización de tareas clave del sistema se mantiene por encima del 89.6%. Esta investigación rompe las limitaciones de la comunicación tradicional en la inteligencia de enjambres, verifica la viabilidad de ingeniería de la IA generativa y la comunicación semántica en entornos extremadamente restringidos, y proporciona una base teórica y soporte técnico para la construcción de un sistema de respuesta a emergencias ante desastres adaptativo de alta resiliencia. Palabras clave: Enjambre Incorporado; Comunicación Semántica; Modelo de Difusión; Hipergrafo Dinámico; Optimización de Bucle Cerrado 3C; Mecanismo de Control de Flujo