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移动计算系统具有用户位置不固定、设备类型多种多样、可用资源贫乏、以及执行环境上下文灵活多变等特点，这为移动应用软件的设计提出了新的挑战。为此，移动应用需要引入上下文感知技术，使其可以根据变化的环境上下文随时调整自身的行为。上下文感知技术主要解决上下文信息的收集、抽象、服务空间的组织，自适应策略的选择等问题，从而保证移动应用具有一定的环境自适应能力，并向用户提供合适的服务质量。
设计上下文感知的移动计算系统，需要解决的一个重要问题就是如何建立服务自适应模型，使系统可以根据当前的用户上下文，有效的选择服务，以完成自适应的过程。上下文感知服务自适应模型给出了如何根据当前的上下文信息和预先定义好的服务实现策略，在适当的时候从多个服务当中选择一组最合适的服务形成重配策略，并初始化一次重配过程的方法。在对上下文的感知程度要求很高的移动环境中，服务自适应模型需要考虑的因素很多，其中包括如何根据当前的上下文信息和预先定义的服务实现策略进行数学计算或者逻辑推理；以及如何选择合适的推理方法等。然而，这一问题到目前为止并没有得到很好的解决，现有的研究工作往往只针对某一特定的应用领域，或者只单纯讨论服务重配技术的实现方法。
本论文着眼于为上下文感知的移动应用设计开发一个服务自适应模型，并给出其完整的形式化描述。本文作者通过分析一个典型的移动应用：校园助理，总结出了上下文感知移动应用的系统需求和公共组件，提出了需要针对上下文信息使用方法的不确定性设计服务选择的形式化方法的观点。本文作者设计了基于模糊理论的服务自适应模型(Fuzzy—based Service Adaptation Model，简称FSAM)。由于上下文信息在应用中的使用方法具有很大的不确定性，因此模糊方法的引入能够使自适应的过程更加的灵活和健壮。本文的主要贡献在于对服务自适应过程进行了形式化的处理，使用模糊语言变量和隶属度的概念定义了上下文环境和服务实现策略的选择规则。基于模糊距离概念，提出了服务自适应策略动态选择方法，通过计算每个服务实现策略在当前上下文中的合适程度来选择恰当的实现策略。本文作者使用校园助理应用说明了服务自适应算法的实施过程和模型的有效性。本文作者以开源的Web应用开发支持工具为基础，实现了服务自适应模型，使Web应用的开发支持工具拥有开发自适应用户界面的能力，从而可以很好的支持移动Web应用的开发。