秦楠[1]2007年在《基于多Agent系统的网络拥塞控制若干问题的研究》文中研究指明如何建立一个有效的网络管理系统，更好地解决网络中的拥塞问题已经成为近年来网络研究的热点问题。目前得到应用的大部分网络管理系统采用集中管理方式，这种方式在系统的可靠性、伸缩性、灵活性等方面存在诸多不足。分布式网络管理为这些问题提供了一种很好的解决方法，代表了网络管理的最新发展方向。多Agent系统(MAS)在处理分布式问题上具有极其显着的优势，并且MAS与分布式网络管理的需要是高度一致的，因此本文提出了基于多Agent系统的网络管理系统。本文首先介绍了网络管理的现状以及基本方法，针对当前网络管理存在的问题和需要解决的关键问题，设计并实现了一套基于多Agent的网络管理系统。这套多Agent系统可用于解决网络管理中的配置管理、性能管理等。整个系统利用JADE(Java Agent Development Environment)平台，通过跨平台的开发语言Java语言编写，可安装到网络中不同设备上。拥塞问题是制约网络发展和应用的一个瓶颈，因此本文针对网络管理中的拥塞问题进行研究，通过分析拥塞现象产生的原因，利用分布式Agent的优势来实现早期拥塞检测，特别针对混和TCP协议(Vegas和Reno)的网络环境，提出了一种改进的拥塞控制方法，通过拥塞发生位置的代理同邻近节点代理之间的协作，以及对TCP协议的配置，可以在局部快速的解决拥塞问题，防止拥塞程度的恶化及蔓延，保证了网络的服务质量。为了验证基于多Agent的拥塞控制算法，本文利用Linux操作系统搭建了模拟的实验环境。通过实验证明，基于多Agent的拥塞控制算法比传统拥塞控制方法更加有效。
李海舰[2]2009年在《基于多Agent的网络拥塞控制机制的研究》文中研究表明随着Web应用的快速发展,许多热门的综合资源服务网面临着严峻考验。HTTP请求量过大,Web服务器不能及时处理所有到来的请求,就可能出现延迟服务或者由超载引起拒绝服务的问题,如何控制Web服务器源端由请求量过多、数据传输量过大等造成的网络拥塞,如何为用户提供优质的服务质量是现在迫切需要解决的一个问题。为了解决网络拥塞问题,本文提出了基于多Agent的网络拥塞控制方法,该方法充分利用Agent的社会性、自主性和智能性,通过各个Agent的功能实现、相互协作,解决Web服务器端出现的网络拥塞问题,保证服务质量。提出了一种新的动态带宽分配算法,该算法通过请求队列的分类,动态分配带宽,明显地提高了网络性能。根据网络Qos对各项服务的最低要求,建立优先级。对Web服务器出现的异常情况和拥塞,结合数据包分类机制、缓冲管理、接纳控制和动态带宽分配算法,提出一种基于Web服务器的网络拥塞控制方法。通过NS2仿真,验证了论文中提出的基于多Agent网络拥塞控制机制和动态带宽分配算法,一定程度上提高了网络性能。
邹松[3]2004年在《基于多Agent系统的网络拥塞控制方法的研究与实现》文中认为现代网络规模不断扩大，网络异构程度和复杂性不断增加，而网络管理在理论上和方法上还处于滞后状态。为了满足新的需求，本文提出了基于智能多Agent系统的网络拥塞控制方法。该方法充分利用Agent的分布性和协作性，来克服当前集中管理的不足，让智能Agent能在局部自组织，通过协作解决网络拥塞问题，防止拥塞的扩散，保证了服务质量。 本文首先介绍了网络管理的基本方法，并分析了当前网络管理方法的局限性及需要解决的关键问题。针对这些问题，将人工智能理论与网络管理的方法结合起来，提出了基于智能多Agent技术的解决思路。 针对网络管理中的具体问题，设计并实现了一套智能分布式多Agent系统，该系统包括： 1)功能Agent：监测代理、控制代理、通信代理、环境代理。 2)Agent之间的通信语言。 3)Agent之间的协作模型。 4)Agent的知识库。 这套智能多Agent系统可用于解决网络管理中的配置问题、性能问题、故障问题等。系统完全由Java语言编写，可安装到网络中不同设备上。 本文对网络配置管理中的拓扑发现方法进行研究，提出一种有效的拓扑发现及显示算法，为网络管理中的其他问题提供有效的帮助。 本文特别针对网络管理中的拥塞问题进行研究，通过分析拥塞现象产生的原因，利用智能分布式Agent的优势来克服传统拥塞控制方法的不足。提出了一种新型的基于智能多Agent技术的拥塞控制方法。通过拥塞发生位置的代理同邻近节点代理之间的协作，可以在局部快速的解决拥塞问题，防止拥塞程度的恶化及蔓延，保证了网络的服务质量。特别是在规模比较大的网络中，其效率尤为突出。 为了验证智能多Agent技术的拥塞控制方法，我们利用Linux操作系统搭建了模拟实验网络。通过大量实验数据比较证明，基于智能多Agent技术的拥塞控制方法比传统拥塞控制方法在各项性能指标(吞吐量、延迟、丢包率、延迟抖动等)上都有提高。
王立闻[4]2010年在《多Agent的主动网络拥塞控制策略研究》文中指出近年来,随着网络规模的飞速增长,网络上的数据流也越来越多。但是,传统的路由算法不能充分利用现有的网络资源,从而造成了网络拥塞,这已成为制约网络发展和应用的瓶颈。因此,如何进行网络拥塞控制是一个崭新的课题。本文对多Agent主动网络拥塞控制方法进行了研究,改进了粒子群算法,提出了基于改进粒子群算法的路径优化,设计实现了多agent主动网络拥塞控制系统。用多智能体来改进粒子群算法,提出了基于多Agent的粒子群算法,通过调整速度阈值,保证了算法的局部搜索和全局搜索能力,该算法可以迅速搜索到全局最优解,避免过早陷入局部最优解,使算法无论在速度上还是在精度上都能同步提高。针对目前出现的大量QoS数据流,提出了基于改进粒子群路径优化的网络拥塞控制方法,在满足带宽、延迟以及费用等多项QoS指标的条件下对负载进行平衡,以减少的网络资源的消耗,使负载分布均衡,避免拥塞的产生。针对当前网络拥塞控制的不足,设计并实现了一套基于多Agent的主动网络拥塞控制系统。利用分布式Agent的优势来实现早期拥塞检测,通过拥塞发生位置的代理同邻近节点代理之间的协作,同时利用主动结点的应用编程接口对主动分组进行“按需”处理,从节点本身、节点之间相互配合以及端对端叁层体系来避免与控制网络拥塞,保证了网络的服务质量。
杜娟[5]2011年在《基于多Agent的分布式网络管理的研究与设计》文中进行了进一步梳理随着计算机网络技术的不断发展,网络规模不断扩大,网络结构日益复杂,网络服务数据的飞速增加使网络管理的重要性日益显着。传统的网络管理是基于SNMP的集中式的管理,较容易实现且有较好的扩展性,但随着网络规模的不断增大,这种集中式网络管理机制的缺陷越来越显着。为适应当前网络的新要求,运用多Agent系统进行网络管理已经成为近年来的一个研究内容。Agent的特点是能在异构的网络节点之间移动,并通过与其他Agent的通信来获取信息共同完成网络管理局部性的任务。根据网络管理中心分派的任务,Agent在自己所管辖的节点领域获取数据并处理,并主动向管理中心传送结构,从而大大减少网络带宽的负载和开支,提高了网络管理的效率。在研究目前国内外关于Agent技术在网络管理中应用的基础上,根据当前网络管理的需求,本文重点研究网络流量负载和多Agent技术在网络管理中的应用。通过蚁群算法来均衡网络负载,并实现了网络模拟;充分利用Agent技术,并利用区域管理的分布式方法进行网络管理。结合以上研究,提出一种基于多Agent的网络管理系统模型,该系统采用的是分布式和自主式的体系结构,在一定程度上能均衡网络负载,大大缓解规模较大网络中的拥塞现象,从而提高网络管理的效率。Agent在网络管理中能够监测和管理网络设备,起到节约管理者资源和网络带宽的作用,有效解决网络管理者的瓶颈。Agent还能实时获取、分析和处理网络数据,提高网络管理的时效性。
朱军[6]2006年在《虚拟地理环境中基于多Agent的数据和计算协同研究》文中研究表明协同虚拟地理环境作为一个新的研究方向，其多维多感知的虚拟环境更加符合人类空间认知特点，分布式的系统结构又为专家、政府人员以及民众等提供了交流、研讨甚至决策的理想平台，协同工作机制则保证了交流交互过程中的有序性。这些基本特性使得协同虚拟地理环境自然成为虚拟地理环境发展的重要方向。与一般虚拟环境所具有的沉浸感、交互性、信息集中和智能性四大特性相比，协同虚拟地理环境还具有分布式、共享性、多用户参与、协同性等特性。 多用户的协同机制，包括多用户之间的通信、数据、计算协同控制等是目前研究的焦点问题。目前国内外对协同虚拟地理环境的多用户参与协同所涉及的一些问题(如开放系统结构、分布资源协同、多用户协同控制机制以及网络瓶颈限制等)未进行系统分析和提出切实可行的解决方案。本着学科交叉的思想和原则，借助其他领域的技术和方法，本文首先建立协同虚拟地理环境的多Agent系统和多用户协同控制模型，并设计动态群组算法来求解协同任务，接着分别从数据协同、计算协同、实时协同环境几方面开展深入研究，最后结合一个应用案例建立原型系统并验证了上述理论和技术方案的可行和正确性。论文主要研究工作如下： 1) 由于多用户可能处于各种异构的环境下，且具有动态加入和离开系统环境的特性，为了使协同交互控制更加灵活有效，在分析现有协同模型的基础上，本文建立协同虚拟地理环境的多Agent系统，并利用Agent之间信息交互集中和对等通信两种模式的优点，设计了混合协同控制模型，即部分Agent间可以直接通讯，部分Agent间通过转发进行通讯，从而既能够减轻服务器的负担，也能实现高效的资源管理和搜索，以适用复杂的应用环境。此外本文也设计一个动态群组算法来组织和控制不同的Agent协同完成任务。 2) 针对异构数据源和异构地理信息处理环境下的数据共享问题，本文对协同虚拟地理环境内常见的数据类型和特点进行分析，进而基于混合协同控制模型，采用Agent技术，开展协同功能模型设计、数据访问并发控制、多服务器协同、以及数据搜索机制研究，建立虚拟地理环境数据协同服务，把整个系统内部可以共享的数据管理起来，逻辑上整合在一起形成一个虚拟数据库，提供给用户使用，实现异构数据的互连、互操作和协同工作。 3) 针对集中服务器模式容易受到带宽、时间及流动性的限制，从而影响数据传输效率的问题，本文根据协同虚拟地理环境多用户参与特点，分析了协同虚拟地理环境主要数据类型的传输特点，针对异步同时协同模式对数据协同的要求，基于混合协同控制模型和对等服务思想，设计了两种数据传输模型，一是数
陈莉勤[7]2008年在《分布式信息检索中移动Agent技术的应用研究》文中认为目前人们普遍使用搜索引擎技术来检索Internet上的信息。搜索引擎是基于WWW的信息处理系统,它在一定程度上为人们解决了在WWW上查找信息的问题。但是现有的信息都是分布在异构的、分布式的、复杂的网络环境中的,传统的信息检索方式越来越清晰地显现出来局限性:第一,信息过载带来的效率低问题。现有的检索技术其查全率不高,即使检索出了大量的有一定关联的信息,但不一定是用户想要的,用户还必须从大量的信息中筛选出自己想要的,浪费了大量的时间和精力。第二,对网络有效带宽的依赖性较强,容易造成网络拥塞。传统的信息检索方式都是基于C/S模式的,在提供服务时,需要客户端与服务器保持稳定的连接,造成带宽的巨大浪费。第叁,信息检索缺乏一定的智能性。此外,还存在安全性不高、移动性欠缺、检索的实时性也难以保证等缺点。移动Agent是人工智能与分布式计算技术相结合的产物,它的移动性、自主性、协调性和智能性等特点,使得它在分布式系统中得到了广泛的应用,并显示出巨大的应用前景和优越性。本研究旨在探讨一种基于移动Agent的分布式信息检索模式,提高信息检索的效率,降低系统对网络带宽的依赖,实现信息检索的智能化。从而解决传统信息检索的效率低、安全性差、智能性不高等问题。本论文首先分析了传统的分布式信息检索技术,重点剖析了搜索引擎技术,分析了它的优点以及其不足;接着阐述了移动Agent的系统结构和关键技术,通过比较分析了移动Agent技术和其他分布式计算技术,探讨了移动Agent技术应用于分布式信息检索的优势;设计了一个基于移动Agent的分布式信息检索模型,详细阐述了其各部分的功能和运行机制,并给出了移动Agent迁移机制、系统的容错机制、返回结果的“蜂拥”问题、安全问题等模型中所涉及关键问题的解决方案;以Aglet为开发平台,采用java程序设计语言实现了这一模型。
高文娟[8]2011年在《基于多Agent流媒体传输网络拥塞控制机制的研究》文中认为Internet的迅猛发展和普及为流媒体业务发展提供了强大的市场动力。流媒体技术广泛用于多媒体新闻发布、网络广告、在线直播、电子商务、远程教育、实时视频会议等互联网信息服务的方方面面。它结束了传统Internet只能显示文字和图片的时代,开创了集声音、视频、文字及图像于一体的新纪元。流媒体传输技术由于自身传输时延敏感性,半可靠性,传输速率的平稳性等特点,在实际使用中通常采用UDP/IP协议进行传输。但UDP缺乏拥塞控制机制,拥塞发生时它不会降低数据发送速率,这样会引发两种情况:其一, UDP占用的资源将远高于TCP流等响应流所占用的资源,造成了严重不公平性;其二,它将导致拥塞情况的进一步恶化,甚至引发拥塞崩溃,严重影响流媒体服务质量。因此,必须对流媒体传输引入拥塞控制机制。传统拥塞控制算法是通过丢弃数据包后,使发送端通过收到大于等于叁个重复的ACK或者重传计时器超时的方式隐式的判断拥塞的发生。本文将利用Agent技术实现拥塞的检测、控制和管理,并提出一种改进的拥塞控制算法Vegas-A+。当拥塞发生时,检测拥塞Agent将实时监测网络并报告拥塞的发生,并由控制拥塞Agent根据网络拥塞情况选择合适的拥塞控制算法来缓解或消除拥塞。利用Agent之间的协作,降低丢包率,提高网络的利用率。Agent是一个具有自适应性和智能性的软件实体,能代表用户或者其它程序,以主动服务的方式完成一项任务。它具备自主性、反应性、社会性、主动性和适应性等。本文提出用检测Agent来完成报告拥塞发生的功能;控制Agent来完成减轻或消除拥塞的功能;黄页Agent来实现Agent服务公布、服务查询和服务订阅的功能。各个Agent之间相互协作形成一个多Agent系统为网络提供服务。在对Agent功能的分析和设计基础之上,利用JADE开发平台开发多Agent系统使之实现拥塞控制功能。
吴刚[9]2011年在《基于多Agent的物联网信息融合方法的研究》文中指出随着物联网的不断发展,面向服务网络的需求日益突出,如何达到网络中信息获取的准确性、信息交互的实时性,已经成为研究的热点。普通的网络层、应用层信息融合并不能很好的满足异构型网络的特点。论文首先介绍了多Agent信息融合的基本概念、方法以及叁种重要的时延控制模型,并对信息融合的典型算法和研究现状进行了分析,并指出了传统的信息融合模型的缺点和局限性,分析了物联网的未来发展趋势和物联网中信息融合的应用需求。论文中对Agent角色进行了分类建模,根据物联网信息融合的特点提出了多Agent信息融合模型,并针对信息融合的时机控制问题,提出了一种基于独立融合协议层的区分服务时延控制方法,协议层中的融合控制模块和融合功能模块结合网络拥塞的实时情况,有效的对融合时延时机进行动态的调整。通过独立的融合协议层报头,达到与上下层的交互与兼容,对服务类型进行区分控制,使得实时性服务和准确性服务的服务类型能够区分处理。论文最后使用OMNET++仿真工具对基于独立融合协议层的区分服务时延控制方法和一般的融合方法进行仿真和比较分析。仿真结果表明对于服务类型多样的请求,基于独立融合层的区分服务控制方法能够充分利用资源,在平均时延、融合度以及能耗方面能够达到更好的融合性能。
参考文献：
[1]. 基于多Agent系统的网络拥塞控制若干问题的研究[D]. 秦楠. 同济大学. 2007
[2]. 基于多Agent的网络拥塞控制机制的研究[D]. 李海舰. 贵州大学. 2009
[3]. 基于多Agent系统的网络拥塞控制方法的研究与实现[D]. 邹松. 武汉大学. 2004
[4]. 多Agent的主动网络拥塞控制策略研究[D]. 王立闻. 哈尔滨工程大学. 2010
[5]. 基于多Agent的分布式网络管理的研究与设计[D]. 杜娟. 青岛科技大学. 2011
[6]. 虚拟地理环境中基于多Agent的数据和计算协同研究[D]. 朱军. 中国科学院研究生院（遥感应用研究所）. 2006
[7]. 分布式信息检索中移动Agent技术的应用研究[D]. 陈莉勤. 武汉理工大学. 2008
[8]. 基于多Agent流媒体传输网络拥塞控制机制的研究[D]. 高文娟. 青岛科技大学. 2011
[9]. 基于多Agent的物联网信息融合方法的研究[D]. 吴刚. 南京邮电大学. 2011
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