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針對智能環境中基于Rete的規則推理引擎需要將數據集中到sink節點，導致傳感器網絡中數據傳輸量過大的問題，建立了Rete網絡代價模型，并提出了最小傳輸代價的Rete分布的算法（MCoRDS）。該算法通過統計Rete網絡中子模式對事實數據的依賴，發現大部分子模式在對應事實數據采集Sensor附近便具備了計算推理條件，故將Rete網絡中的子模式規則分布到最早匯集其所需所有事實數據的Sensor中，即可避免事實數據進一步往sink節點的傳輸，從而大量減少傳感器網絡中的數據傳輸量。對比將Rete網絡放置在sink節點的集中式推理進行了4組仿真實驗。其中第4組實驗，傳感器網絡總跳數由85000減至8036，減少約90. 5%；其余組實驗傳輸跳數也有一定的減少。實驗結果表明，最小代價的Rete分布具有更小的數據傳輸量，在規則觸發頻率低、規則規模較大的情況下尤甚。
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