中文摘要：

传统的分布式信息系统往往局限于一种相对静态稳定单一的系统环境，并较少考虑用户之间、用户与信息之间的必然联系，从而使得所设计的系统难以适应于当今不断变化的大规模用户信息服务以及不同的用户需求。受自然生态系统生物种群的启发，我们拟针对信息生态系统中不同信息个体的特性及其关系进行研究，将具有相同或相似特性的信息个体自动组织成社团或群落，通过信息在社团或群落中不同个体间的流动促成复杂信息网的形成。本课题对

结论摘要：

传统的分布式信息系统往往局限于一种相对静态稳定单一的系统环境，并较少考虑用户之间、用户与信息之间的必然联系，从而使得所设计的系统难以适应当今不断变化的大规模用户信息服务以及不同的用户需求。受自然生态系统生物种群的启发，我们针对信息生态系统中不同信息个体的特性及其关系进行研究，将具有相同或相似特性的信息个体自动组织成社团，通过信息在社团中不同个体间的流动促成复杂信息网的形成。本项目在具有多种形式信息提供者和消费者的信息生态环境中，在多种服务模式（C/S,P2P）共存的情况下，主要针对系统结构及拓扑优化、自适应服务协同、信息分布及传送机制进行研究。以优化信息查找性能为目标，提出了面向多兴趣社团的组织、基于相对搜索介数的拓扑演化算法等；针对缓存部署与优化，提出了覆盖网络中的数据副本数量优化策略、自适应缓存放置和替换策略，以及无线网络环境中节能的缓存替换策略及低通信开销的缓存数据一致性机制，实现了负载均衡的协同缓存；并面向QoS需求，实现了自适应的服务协同机制。研究结果表明，通过信息的合理分布和传送，以及自适应的系统调度与协同，能够保证信息传送的性能和效率，提高分布式信息系统的访问性。