프롬프트 설명

스마트 시티 재난 구조 기술의 급속한 발전과 함께, 통신 인프라가 손상된 극한 재난 지역에서 구현된 스웜의 협력 구조는 의미론적 중복성과 다차원 자원의 시공간적 비정상성으로 인해 제한된다. 제한된 대역폭에서 기존 비트 레벨 전송 방식의 낮은 작업 완료율 문제와 혼합 행동 공간에서 대규모 구현된 스웜의 차원의 저주로 인한 제어 실패 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 의미 인식 기반 구현된 스웜 확산 협력 컴퓨팅 및 3C 폐루프 최적화 프레임워크(SD-HEC)를 제안한다. 이 프레임워크는 세 가지 핵심 메커니즘을 포함한다: 1. 하이퍼에지를 사용하여 이기종 노드 간의 고차 그룹 결합 관계를 캡처하고, 경량 의미 인코더를 도입하여 작업의 "의미 중요도"를 정량화하여 물리적 공간에서 디지털 공간으로의 고충실도 및 저대역폭 매핑을 실현하는 의미 인식 동적 하이퍼그래프 모델(SH-Sens)을 구성한다. 2. 통신 제약으로 인한 불완전한 정보 인식 및 시간 지연 지터 문제를 해결하기 위해, 확산 모델의 생성적 특성을 사용하여 부분적으로 관찰 가능한 조건에서 누락된 클러스터 상태의 "의미 재구성" 및 노이즈 제거를 수행하는 내란 확산 모델 생성적 다중 에이전트 의사 결정 알고리즘(Diff-MAS)을 제안한다. 공동 행동 분포를 학습함으로써 통신 단절로 인한 전략 불일치를 완화하고, 비이상적인 통신 링크 하에서 대규모 이기종 클러스터의 협력적 일관성을 보장한다. 3. 정보 가치 기반 3C 폐루프 온디맨드 흐름 제어 메커니즘(V-RFC)을 구축한다. 통신 자원 및 컴퓨팅 부하의 비정상성을 해결하기 위해, 인지된 데이터의 제어 목표에 대한 "의미 기여도"와 인지된 신선도(AoI)를 실시간으로 정량화하고, 통신이 극도로 부족할 때 핵심 제어 명령의 전송 우선 순위를 동적으로 트리거하는 역방향 조정 메커니즘을 통해 제한된 자원 하에서 전체 "인지-전송-계산-제어" 링크의 엔트로피 감소 최적화를 실현한다. (AirSim+NS3) 고충실도 통신 제약 시뮬레이션 환경을 기반으로 SD-HEC는 기존 비트 레벨 전송 방식에 비해 대규모 이기종 클러스터에서 작업 의미 충실도를 41.2%, 시스템 에너지 효율 비율을 33.5% 향상시킨다. Lyapunov 최적화 및 JCO-Deep과 같은 기준 방법과 비교하여 Diff-MAS 알고리즘은 모델 수렴의 샘플 효율성을 약 1.8배 크게 향상시킨다. 통신 링크 패킷 손실률이 40%에 달하는 극한 조건에서 3C 폐루프 의미 흐름 제어 메커니즘을 기반으로 시스템의 핵심 작업 완료율은 89.6% 이상을 유지한다. 본 연구는 스웜 인텔리전스에 대한 기존 통신의 제약을 극복하고, 극도로 제약된 환경에서 생성적 AI 및 의미 통신의 엔지니어링 타당성을 검증하며, 높은 복원력의 적응형 재난 비상 대응 시스템 구축을 위한 이론적 근거와 기술 지원을 제공한다. 키워드: 구현된 스웜; 의미 통신; 확산 모델; 동적 하이퍼그래프; 3C 폐루프 최적화; 흐름 제어 메커니즘