Promptの説明

スマートシティ緊急救助技術の急速な発展に伴い、通信インフラが損傷した極限災害地域におけるエンボディードスワームの協調救助は、意味的冗長性と多次元リソースの時空間的非定常性によって制約を受ける。帯域幅が限られた状況下での従来のビットレベル伝送方式のタスク完了率の低さ、およびハイブリッド行動空間における大規模エンボディードスワームの次元の呪いによる制御失敗の問題を解決するため、本稿では、意味認識駆動型エンボディードスワーム拡散協調計算および3C閉ループ最適化フレームワーク（SD-HEC）を提案する。このフレームワークは、3つの主要なメカニズムを含む。1. ヘテロジニアスノード間の高次グループ結合関係をハイパーエッジを使用して捉え、タスクの「意味的重要度」を定量化するための軽量な意味エンコーダを導入し、物理空間からデジタル空間への高忠実度かつ低帯域幅のマッピングを実現する、意味認識動的ハイパーグラフモデル（SH-Sens）の構築。2. 外乱耐性拡散モデル生成型マルチエージェント意思決定アルゴリズム（Diff-MAS）の提案：通信制約による不完全ランク情報認識および時間遅延ジッタの問題を解決するため、拡散モデルの生成特性を利用して、部分観測条件下での欠落したクラスタ状態の「意味的再構築」とノイズ除去を実行する。共同行動分布を学習することにより、通信断絶による戦略のずれを軽減し、非理想的な通信リンク下での大規模ヘテロジニアスクラスタの協調的一貫性を保証する。3. 情報価値（V-RFC）に基づく3C閉ループオンデマンドフロー制御メカニズムの確立：通信リソースと計算負荷の非定常性を解決するため、知覚されたデータが制御目標に与える「意味的貢献」と知覚された鮮度（AoI）をリアルタイムで定量化し、通信が極端に乏しい場合に重要な制御命令の伝送を優先的に行うための逆調整メカニズムを動的にトリガーし、限られたリソース下での「知覚-伝送-計算-制御」リンク全体の entropy 削減最適化を実現する。(AirSim+NS3)高忠実度通信制約シミュレーション環境に基づき、SD-HECは、大規模ヘテロジニアスクラスタにおいて、従来のビットレベル伝送方式と比較して、タスクの意味的忠実度を41.2％、システムエネルギー効率比を33.5％向上させる。Lyapunov最適化やJCO-Deepなどのベースラインメソッドと比較して、Diff-MASアルゴリズムは、モデル収束のサンプル効率を約1.8倍大幅に向上させる。通信リンクパケット損失率が40％にも達する極端な条件下では、3C閉ループ意味的フロー制御メカニズムに基づき、システムの主要タスク完了率は89.6％以上を維持する。本研究は、スワームインテリジェンスに対する従来の通信の制約を打破し、極度に制約された環境における生成AIと意味通信の工学的実現可能性を検証し、高回復力適応型災害緊急対応システムの構築のための理論的根拠と技術的サポートを提供する。 キーワード：エンボディードスワーム、意味通信、拡散モデル、動的ハイパーグラフ、3C閉ループ最適化、フロー制御メカニズム