主动式复杂事件处理方法的研究

耿少峰，王永恒，李仁发，张佳

（1. 湖南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410082；2. 集美大学计算机工程学院，福建 厦门 361021）

主动式复杂事件处理方法的研究

耿少峰1,2，王永恒1，李仁发1，张佳2

（1. 湖南大学信息科学与工程学院，湖南 长沙 410082；2. 集美大学计算机工程学院，福建 厦门 361021）

在CPS的应用背景下，对传感器和控制设备产生的不确定性事件流进行分析和处理得出高层事件，然后在此基础上引入适应性动态贝叶斯网络和并行马尔可夫决策过程模型来支持主动式的复杂事件处理。针对大型CPS中马尔可夫决策过程存在的状态数量巨大的问题，引入状态划分和报酬分解的方法来进行并行优化。在模拟交通网络的环境中，实验结果显示所提方法能有效地处理事件流，并具有良好的可扩展性。

信息物理融合系统；大数据；复杂事件处理；马尔可夫决策过程

1 引言

信息物理融合系统（CPS, cyber physical system）将智能计算、通信和控制技术深度融入到物理系统，使计算资源与物理资源紧密结合与协调分配，完成信息世界与物理世界的融合。它的应用领域非常广泛，小到智能家庭网络，大到工业控制系统，覆盖了各种不同规模的应用系统。如何有效地处理 CPS应用中所产生的大数据是人们目前需要面对的主要问题。当前在大数据研究领域，对于历史数据的分析和处理已经进行了广泛深入的研究，特别是在数据仓库和数据挖掘方面。常用方法之一是将大量的服务器组成集群或使用专业的云计算平台（如亚马逊的AWS）以及基于Hadoop的分布式计算框架。……