针对目前主流的数据提取、变形、加载（ETL）工具和受限环境下一些应用的不足之处，结合受限应用场景下的特殊要求，提出一种基于正则表达式的海量数据清洗系统（REMCS）。REMCS首先针对超长错误数据问题、批量数据源文件融合问题、数据源文件自动分拣问题等典型的6个问题找到数据的特点，其次根据数据的特点设置合适的正则表达式和预处理算法，然后使用算法模型去除数据中的错误完成数据预处理工作。同时详细阐述了REMCS的系统逻辑结构、常见问题、对应的解决算法和代码实现方案。最后通过对兼容的数据源文件格式、能够处理的问题种类、问题处理时间、处理数据极限值等4个方面进行对比，从几组常见的数据处理问题的对比实验可知，相较于传统的ETL工具，REMCS支持csv格式、json格式、dump格式等典型的9种文件格式，能够处理全部的6种常见问题，处理时间更短，能够支持的数据极限值更大。实验结果验证了针对受限应用场景下常见的数据处理问题，REMCS具有很好的适用性和准确性。

普适计算是一种新的计算模式，其本质特点是物理集成和自发互操作。而智能空间正是普适计算的这两个本质特点的一种具体而集中的体现，智能手机在其中可以获得增强化的个性服务。提出了一个基于Android手机的远程访问和控制系统，该系统基于开放服务网关规范(OSGI)的智能网关技术。首先介绍了整个系统结构框架，然后详细分析了各个模块的具体实现，最后在真实设备上进行了测试。实现了Android手机利用周围的服务，对其他设备的普适访问和远程控制。

多旅行商问题作为旅行商问题的一个扩展，是一个经典的组合优化问题，具有更高的复杂性，也具有更广泛的实际意义。针对每个旅行商允许经过的城市数有上限的多旅行商问题，通过引入虚拟城市把多旅行商问题转化为单旅行商问题，并且应用自组织优化算法进行了求解。虚拟城市局部适值的定义很好地处理了此类问题的能力约束，针对多旅行商问题的实例进行的仿真表明自组织优化算法可以很好地求解此类问题。