Descrição do Prompt

Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de resgate emergencial em cidades inteligentes, o resgate colaborativo de Enxames Incorporados em áreas de desastre extremo onde a infraestrutura de comunicação está danificada é limitado pela redundância semântica e pela não estacionariedade espaço-temporal de recursos multidimensionais. Visando os problemas da baixa taxa de conclusão de tarefas de esquemas de transmissão tradicionais em nível de bit sob largura de banda limitada, e a falha de controle causada pela maldição da dimensionalidade de enxames incorporados em larga escala em espaços de ação híbridos, este artigo propõe uma Estrutura de Computação Colaborativa Difusiva de Enxame Incorporado Orientada à Consciência Semântica e Otimização de Circuito Fechado 3C (SD-HEC). Esta estrutura inclui três mecanismos principais: 1. Construção de um modelo de hipergrafo dinâmico com reconhecimento semântico (SH-Sens) que usa hiperarestas para capturar relações de acoplamento de alta ordem entre nós heterogêneos, e introduz um codificador semântico leve para quantificar a "importância semântica" das tarefas, realizando um mapeamento de alta fidelidade e baixa largura de banda do espaço físico para o espaço digital; 2. Proposição de um algoritmo de decisão multiagente generativo de modelo de difusão resistente a perturbações (Diff-MAS): Visando os problemas de percepção de informação não totalmente classificada e jitter de atraso de tempo causados por restrições de comunicação, as características generativas do modelo de difusão são usadas para realizar "reconstrução semântica" e remoção de ruído do estado de cluster ausente sob condições parcialmente observáveis. Ao aprender a distribuição de ação conjunta, o desalinhamento de estratégia causado pela desconexão de comunicação é atenuado, e a consistência colaborativa de clusters heterogêneos em larga escala sob links de comunicação não ideais é garantida; 3. Estabelecimento de um mecanismo de controle de fluxo sob demanda em circuito fechado 3C baseado no valor da informação (V-RFC): Visando a não estacionariedade dos recursos de comunicação e da carga de computação, a "contribuição semântica" dos dados percebidos para o alvo de controle e a frescura percebida (AoI) são quantificadas em tempo real, e um mecanismo de ajuste reverso é dinamicamente acionado para priorizar a transmissão de instruções de controle chave quando a comunicação é extremamente escassa, realizando a otimização de redução de entropia de todo o link "percepção-transmissão-cálculo-controle" sob recursos limitados. Com base no ambiente de simulação com restrição de comunicação de alta fidelidade (AirSim+NS3), o SD-HEC melhora a fidelidade semântica da tarefa em 41,2% e a taxa de eficiência energética do sistema em 33,5% em clusters heterogêneos em larga escala em comparação com o esquema de transmissão tradicional em nível de bit. Comparado com métodos de linha de base como otimização de Lyapunov e JCO-Deep, o algoritmo Diff-MAS melhora significativamente a eficiência de amostra da convergência do modelo em cerca de 1,8 vezes; sob condições extremas onde a taxa de perda de pacotes do link de comunicação é tão alta quanto 40%, com base no mecanismo de controle de fluxo semântico em circuito fechado 3C, a taxa de conclusão de tarefas chave do sistema permanece acima de 89,6%. Esta pesquisa rompe as restrições da comunicação tradicional na inteligência de enxame, verifica a viabilidade de engenharia de IA generativa e comunicação semântica em ambientes extremamente restritos e fornece base teórica e suporte técnico para a construção de um sistema de resposta a emergências de desastres adaptativo de alta resiliência. Palavras-chave: Enxame Incorporado; Comunicação Semântica; Modelo de Difusão; Hipergrafo Dinâmico; Otimização de Circuito Fechado 3C; Mecanismo de Controle de Fluxo