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計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計

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計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計

  隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展,計算機的功能越來越完善,在各行各業(yè)都得到了廣泛地應(yīng)用,給人們的生活和生產(chǎn)帶來了諸多的便利。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家搜集整理的關(guān)于計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計的內(nèi)容,歡迎大家閱讀參考!

  計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計篇1

  淺析計算機網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化

  摘要:隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴大,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強,網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。故障管理作為網(wǎng)絡(luò)管理的一個重要部分,直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運行,因此需要一套科學(xué)的管理方法進行網(wǎng)絡(luò)管理。

  關(guān)鍵詞:計算機網(wǎng)絡(luò);智能化;故障管理

  引言

  隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴大,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強,網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。故障管理作為網(wǎng)絡(luò)管理的一個重要部分,直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運行,因此需要一套科學(xué)的管理方法進行網(wǎng)絡(luò)管理。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴大,網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強,網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。

  一。智能化網(wǎng)絡(luò)管理的概述

  為了能夠更有效地對各種大型復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)進行管理,許多研究人員將人工智能技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)管理領(lǐng)域。雖然全面的智能化的網(wǎng)絡(luò)管理距離實際應(yīng)用還有相當(dāng)長的一段路要走,但是在網(wǎng)絡(luò)管理的特定領(lǐng)域?qū)嵤┲悄芑绕涫腔趯<蚁到y(tǒng)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)管理是可行的。用于故障管理的專家系統(tǒng)由知識庫、推理機、知識獲取模塊和解釋接口四大主要部分組成。專家系統(tǒng)以其實時性、協(xié)作管理、層次性等特點,特別適合用在網(wǎng)絡(luò)的故障管理領(lǐng)域。但同時專家系統(tǒng)也面臨一些難題:

  1.動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)變化可能需要經(jīng)常更新知識庫。

  2.由于網(wǎng)絡(luò)故障可能會相關(guān)到其它許多事件,很難確定與某一癥狀相關(guān)的時間的開始和結(jié)束,解釋和綜合消息復(fù)雜。

  3.可能需要大量的指令用以標(biāo)識實際的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài),并且專家系統(tǒng)需要和它們接口。

  4.專家系統(tǒng)的知識獲取一直以來是瓶頸所在,要想成功地獲取網(wǎng)絡(luò)故障知識,需要經(jīng)驗豐富的網(wǎng)絡(luò)專家。

  在實現(xiàn)智能化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)時,還必須把握系統(tǒng)復(fù)雜性與系統(tǒng)性能的關(guān)系。不僅要利用將較為成熟的人工智能技術(shù),而且要考慮實現(xiàn)上的復(fù)雜度和引入人工智能技術(shù)對系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性的影響。

  二?;诿庖遖gent的網(wǎng)絡(luò)故障管理

  在前面介紹理論的基礎(chǔ)上,我們提出了一個基于免疫agent的網(wǎng)絡(luò)故障管理模型。下面對這個模型進行詳細分析。

  1.免疫agent故障管理模型

  免疫Agent網(wǎng)絡(luò)模型的工作原理是,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障的時候,搜集故障信息,然后經(jīng)過一定的處理后,以抗原的形式提交到本地agent,本地agent首先在本地知識庫進行搜索,看是否存在與抗原相匹配的故障類型,如果存在,那么輸出故障信息,同時發(fā)送匹配成功的激勵信號;否則發(fā)送協(xié)助信號,請求其他agent協(xié)助解決,其他agent接收到幫助信號以后,到自己agent中的知識庫就行搜索,看是否存在相匹配的信息,如果存在,則將匹配到的故障類型發(fā)送給本地agent,否則將故障信息交由人工解決。免疫agent模型如下圖所示。

  模型的運行是不斷進行迭代的協(xié)同進化過程。每進行一次故障數(shù)據(jù)信息的診斷,模型就完成一次迭代過程。每一次迭代中,Agent之間會進行信息的交互,在迭代過程中每一個agent的知識庫(也就是抗體集)會不斷的進行更新,因而故障診斷能力會不斷的增強,整個過程是始終是處于動態(tài)變化。

  2.Agent各功能模塊介紹

  移動agent由六種不同功能的agent組成。下面對每種agent功能進行詳細介紹。

  (1)信息采集agent

  信息采集是進行故障診斷的前提。信息采集agent主要是對網(wǎng)絡(luò)主機及所屬子網(wǎng)絡(luò)上的原始數(shù)據(jù)進行收集,然后將收集到的原始數(shù)據(jù)保存,然后進行一些預(yù)處理(如分析數(shù)據(jù)傳輸采用的協(xié)議、丟包率等),為故障診斷準備好數(shù)據(jù)信息。

  (2)故障診斷agent

  故障診斷agent是整個系統(tǒng)的核心。一個故障診斷agent通常只包含相對有限、獨立的故障檢測方法,提供對某一具體類型的數(shù)據(jù)分析服務(wù),因此它的檢測能力是非常有限的。故障診斷agent根據(jù)本身的責(zé)任,它會主動發(fā)送請求給相關(guān)的信息采集agent,然后對返回的信息進行分析,得出診斷結(jié)論。如果存在無法識別的異常,故障診斷agent會將數(shù)據(jù)源信息、實際診斷方法、故障參數(shù)等信息作為本地存儲,發(fā)送給決策agent做下一步處理。

  (3)通信agent

  所謂的通信agent就是負責(zé)網(wǎng)絡(luò)agent之間的相互通信。每個局域網(wǎng)都有一個通信agent而且是唯一,局域網(wǎng)內(nèi)的agent之間必須通過通信agent才能進行交互,否則不能直接通信。通信agent本身并不具備執(zhí)行診斷任務(wù)的能力,是為其他agent服務(wù)的。

  (4)決策agent

  系統(tǒng)在故障診斷過程中可能遇到各種問題,如數(shù)據(jù)采集不完整、領(lǐng)域知識不完備等,這些因素增加了檢測結(jié)果的不確定性。對于比較簡單的任務(wù)而言,決策agent也許不是必需的,但是如果任務(wù)比較復(fù)雜,根據(jù)單一故障特征并不能確定問題的所在,此時決策agent就發(fā)揮作用了。如果無法得出明確的診斷結(jié)論,這個時候決策agent會將診斷信息發(fā)送給系統(tǒng)管理agent,請求人工處理,處理完成后,將處理信息添加到知識庫中,以備將來使用,這也就是學(xué)習(xí)過程。

  (5)知識管理agent(知識庫)

  知識管理agent主要功能是存儲相關(guān)領(lǐng)域的基本原理、專家的經(jīng)驗知識以及一些實際案例等,信息數(shù)據(jù)也是專家知識庫的重要部分。知識庫的內(nèi)容為各種故障的診斷提供了必需的知識。知識管理agent主要是維護、搜索、轉(zhuǎn)換知識庫中的知識,包括協(xié)調(diào)全局、本地知識庫的管理的同步和關(guān)聯(lián),負責(zé)知識庫中知識的更新與學(xué)習(xí)。

  (6)系統(tǒng)管理agent

  系統(tǒng)管理agent是整個系統(tǒng)正常運行的保障,主要職責(zé)是負責(zé)agent的創(chuàng)建、掛起、注銷等,并為各個agent提供信息搜索功能。系統(tǒng)管理agent中還為診斷任務(wù)聯(lián)盟提供信息存儲功能。

  (7)故障診斷中抗體庫算法設(shè)計

  在整個系統(tǒng)中,故障診斷是系統(tǒng)中的最重要部分,而故障診斷的核心是抗體庫。本文基于免疫原理的設(shè)計了一種高效的算法,具體描述如下。

 ?、俪跏挤N群,根據(jù)待解決問題的具體要求,隨機產(chǎn)生數(shù)量為N的個體。

 ?、诟鶕?jù)專家知識和經(jīng)驗建立本地知識庫,本地知識庫包含的一系列的抗體集。

 ?、郾镜刂R庫接收其它Agent的疫苗,然后進行知識庫的更新,形成新的抗體集。

  ④抗原傳感器采集一定范圍內(nèi)的信息數(shù)據(jù)。

 ?、萑绻袛嗖杉降男畔?shù)據(jù)可能會存在異常,則發(fā)送協(xié)助解決信息給當(dāng)前免疫Agent,處于等待狀態(tài)并保持免疫耐受,轉(zhuǎn)步驟⑧。

  信息數(shù)據(jù)與本地知識庫抗體進行匹配,如果匹配成功,那么表明本地知識庫內(nèi)有對應(yīng)的解決方案(即存在抗體),然后進行免疫應(yīng)答。

 ?、迣⒋丝贵w模式作為疫苗,發(fā)送刺激信號給其它相關(guān)免疫Agent,然后可以作為經(jīng)驗給其它免疫Agent解決類似問題。

 ?、哌M入下一階段,轉(zhuǎn)到步驟③。

 ?、嗳裘庖逜gent返回的信息是繼續(xù)等待,那么繼續(xù)保持免疫耐受,并轉(zhuǎn)到步驟⑦;若其它免疫Agent返回經(jīng)驗知識作為參考,那么轉(zhuǎn)到步驟⑤,并且學(xué)習(xí)參考經(jīng)驗知識并保存,然后對本地知識庫進行更新,提供給下次免疫答復(fù)。

  實際的操作過程中,我們首先需要定義網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和實體,網(wǎng)絡(luò)故障具體表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)實體的某些的屬性值的超出了允許的范圍,然后系統(tǒng)就可以獲取網(wǎng)絡(luò)運行時的信息,對這些信息進行預(yù)處理,將其轉(zhuǎn)換成具體問題的求解,最后將此問題求解方案通過一定的形式轉(zhuǎn)化成免疫算子,用于生成種群中的個體。

  結(jié)束語

  本文提出的基于免疫agent的網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化系統(tǒng),相對于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障管理,具有更好的靈活性和主動性,具有更高的效率和決策能力。我們將免疫算法和Agent結(jié)合運用到網(wǎng)絡(luò)故障管理中,可以對一些不完整的信息進行處理,提高了網(wǎng)絡(luò)管理智能化水平,特別適合于分布式的大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),能更好地、更快的發(fā)現(xiàn)解決了網(wǎng)絡(luò)中存在各種問題。

  參考文獻

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