在普适计算环境中,用户可以随时、随地、透明地访问普适计算提供的服务以及更加灵活地共享信息。围绕普适计算在不同层次上的需求,目前已经在普适计算下形成了许多相对自完备的研究领域。上下文感知计算就是其中一个相对成熟和完整研究领域。上下文感知计算成为当前学术界以及工业界的一个研究热点。在动态、异构、分布的环境中,上下文感知计算内在的复杂性对上下文感知的软件基础设施提出了挑战。上下文感知计算的应用范围十分广泛,从旅游导航系统,办公室会议室助手,到智能社区,这也驱使上下文感知计算研究工作的进一步开展。现有的上下文感知的中间件主要集中在上下文的获取,上下文建模,以及上下文的推理等方面。然而,它们也存在着一些不足。例如,缺乏对上下文冲突检测问题的重视;此外,现有上下文感知中间件中对多目标的、具有全局限定条件的服务选择还存在一些不足。因此,本文的工作是上下文感知计算的应用需求为背景,针对现有上下文感知研究中几个不足之处,提出了相应的解决方法。本文的主要工作涉及以下几个方面:设计了一种上下文感知中间件,并实现了原型系统。它不仅提供了上下文获取,上下文建模等的支持,更重要的是,提供了上下文冲突检测,服务选择等功能,实验表明这种支持了上下文冲突检测的上下文感知中间件更有利于上下文应用的开发。提出了一种基于逻辑的上下文冲突检测方法。这种基于逻辑的上下文冲突检测方法的优点在于:把上下文规则的语义角度以及业务逻辑的角度结合起来,并在一阶逻辑的基础上进行扩展,有利于推理,具有一定程度的扩展性。提出了一种基于遗传算法的服务选择方法。这种方法克服了从局部优化角度出发的方法中的两个不足,即:局部优化方法不一定可以得出全局最优解;局部优化方法不能处理全局限制条件的服务选择问题。此外,基于多目标遗传算法的服务选择方法,可以提供一个候选解的集合来灵活地满足不同的用户需求。实验结果表明,这种基于遗传算法的服务选择方法比典型的局部优化方法获得更好的服务质量。在本文工作的基础上,下一步工作可以围绕几个方面展开:上下文冲突检测精度的衡量方法的研究以及上下文冲突解决方法的研究。