廖红[1]2003年在《基于移动Agent的分布式资源发现研究与设计》文中提出移动Agent是一种可以在主机之间根据自主控制进行有目的移动的软件程序，其实质是一个封装了代码、运行状态和数据的智能计算实体。作为对象技术的更高层次的发展，移动Agent具有自主性、协作性、移动性和自适应性特点，能提供离线的计算模式，减少网络的通信流量，异步运行。它为解决移动环境中的动态资源发现问题提供了新的思路。 本文介绍了现有网络中的资源发现算法和协议，分析了传统资源发现算法的不足，针对移动网络高度动态性的特点，在泛洪算法的基础上，提出了一种基于移动Agent的分布式资源发现算法，设计并实现了基于此算法的资源发现系统。通过对系统运行情况的分析，进一步改进了该系统，提出了层次化的域模型概念；同时为提高移动Agent在移动网络中资源发现的灵活性，给出了几种不同的移动策略，根据移动策略动态修改移动Agent的旅行计划，使之能够更好地适应移动网络的动态性。
陈莉勤[2]2008年在《分布式信息检索中移动Agent技术的应用研究》文中进行了进一步梳理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。
尚庆红[3]2013年在《半分布式系统资源发现与资源分配研究》文中进行了进一步梳理随着计算机和网络技术的发展，人们对资源和服务的需求性越来越大，如何把分布在世界各地规模庞大的资源组织起来为用户提供服务成为迫切的要求。然而随着计算规模不断增加，网络的异构性、复杂性以及需求的多样性，使得如何有效的发现资源，合理的分配任务，加强资源间合作成为分布式计算的一个关键问题。常见的分布式系统拓扑结构包括：集中式结构，全分布式结构和半分布式结构，本文主要研究半分布式系统中的资源管理问题。资源管理是将资源提供者和资源请求者联系起来的枢纽，资源管理包括了资源发现，资源监听，资源分配，资源迁移，容错处理等。资源发现是资源管理的第一个也是最重要的问题，其目的是根据资源请求者的要求，返回其需要的资源集合的唯一标识符，让资源请求者从庞大的资源信息中获得其需要的资源。资源发现研究的主要问题是如何快速、高效、准确的定位资源，并降低冗余消息数和系统开销。资源分配则重点解决如何提高系统中可用资源的效率，其目标是适应动态异构的网络环境，提高系统吞吐率，减少任务等待时间，优化负载平衡。本文针对以上问题，主要研究了半分布式系统资源管理中的资源发现，资源监听和资源协作问题，在对比已有方法的基础上，对上述问题进行了研究和讨论，主要工作内容包括：1.研究分布式资源的发现方法，以半分布式拓扑结构为基础，提出了一种基于节点间耦合关系的分组策略。该方法克服了已有分组方法的随机性和不确定性，按照节点的耦合程度分组，主要考虑节点的底层通信距离，后期学习过程中的协作关系和信任程度。通过以上叁种关系的加权值建立节点间关系图PRG（PeerRelationship Graph），利用分组算法对节点分组。该策略优化了节点间的分组，使得通信距离越近，耦合程度越高，信任度越高的节点，越趋向于分配在同一组内。同时提供学习反馈机制，以用户请求为学习来源，不断优化分组，通过仿真结果表明，该方法降低了跨组查询概率，减少了消息冗余，提高了查询效率。2.提出了一种基于哨兵代理和排队模型的资源分配和协作策略。哨兵代理携带用户服务请求在资源节点间游走，其运动方向由决策模块决定，哨兵代理将每次跳转结果的信息反馈给决策模块。建立了以M/M/C/排队模型为基础的资源分配机制，通过降低排队时间，优化负载平衡，提高了整个系统的服务效率，减少了哨兵代理的跳转次数。3.提出了一种基于线性规划的多约束条件资源分配方法，该方法改进了排队算法中对用户和请求的无差别对待机制，利用对子任务的聚类划分，协调系统资源分配，通过对不同目标函数的最优求解，优化了分配策略。通过对资源负载与通信时间的动态监测，提高代表节点对任务规模估计的准确度，优化子任务的并行度。4.提出了一种节点综合评估与激励机制，节点的性能和可信度由其他节点的评价和该节点的历史行为共同决定。节点之间对其一次交互协作行为评分，该结果作为当前两节点的一次反馈记录，即节点的局部可信度。节点的全局可信度由响应时间，等待时间，成功率等因素共同决定，反应了该节点的一贯表现和性能指标，资源的分配和选择策略综合考虑节点的局部可信度和全局可信度，提高了资源分配的成功率。根据节点活跃度与贡献值提出了基于多阶段决策的节点激励机制，避免了自私用户带来的优先级混乱问题。5.提出了一种高效独立的半分布式分层系统模型，实现资源的动态管理。该模型自顶向下为自适应模式，自底向上为自组织模式，每层负责相对独立的功能，可扩展性强。该系统能够提供节点动态重组，通过优化分组降低组间查询率，提高查询效率；提供代表节点决策机制，优化资源分配和系统负载平衡。
刘美晶[4]2008年在《移动Agent在分布式数据库查询中的应用研究》文中提出日益庞大的网络及其异构性给互联网络的管理和操作提出了挑战,合理、有效地利用Internet上的信息资源是计算机应用的需要,也是当前计算机网络研究与应用开发的热点之一。目前,国内外研究人员正尝试利用移动Agent技术来解决互联网信息检索和综合利用问题。移动Agent技术是一种新型的分布式计算技术,是分布式技术与Agent技术相结合的产物。移动Agent由于其移动性、自主性和协调性等特点,已经在Internet环境下的分布式系统中得到较好的应用,并展现出巨大的应用前景和优越性。本文结合移动Agent应用开发方法,设计了一个基于移动Agent的分布式数据库查询应用模型,首先针对分布式数据库查询现有的实现方法,分析其不足之处,然后通过研究移动Agent技术的背景、体系结构及关键技术,从理论上探索了将移动Agent技术与分布式数据查询相结合的可行性和技术优势,全面分析了采用移动Agent技术进行分布式信息检索时所遇到的问题及解决方案。在此基础上,设计并实现了一个Internet环境下的基于移动Agent的学生成绩查询系统。实验结果表明,本文所设计的模型在技术上是可行的,而且在支持间断计算和网络适应性等方面,也有着明显优势。
张凡[5]2002年在《基于移动Agent的分布式网络管理与入侵检测系统的研究与实现》文中进行了进一步梳理计算机网络的异构性、分布性和复杂性为网络管理，特别是网络安全管理提出了新的要求，传统的集中式的网管系统和网管技术难以满足大规模网络应用的需要。因此，需要研究新的、有效的网络管理模型和技术，开发高效实用的网络管理系统。 移动agent作为一种新的网络计算模型，与传统的客户机／服务器模型相比，具有动态适应性、异构性、健壮性和容错性，在分布式应用中可以降低网络流量、减少网络延迟、封装网络协议差异、支持移动设备。 本文旨在探索新的网管模型和技术，重点探索将移动agent技术应用于分布式网络管理和入侵检测系统的可行性和关键技术机理。本文所完成的工作对大型网络应用和网络管理系统(特别是入侵检测系统)的开发有一定借鉴意义。 本文的主要贡献在于： 1．提出了一个基于移动agent的网络管理和入侵检测模型。 2．以该模型为基础，设计并实现了一个将网管和入侵检测相结合的网络监控系统NetMIDS，分析讨论了系统功能设置及其移动agent组成与应用等问题。 3．针对系统应用的不同环境，探讨了SNMP网络设备与Agent网络设备相配合共同完成网络管理的方案，并给出了当主机检测点位于内部网(即主机没有单独IP地址)时的解决方法。 在实际应用中，NetMIDS和基于CORBA的入侵检测系统配合工作，完成主机检测点和网络检测点的安装、配置、升级、启动，并提供了利用移动agent进行各检测点的环境和信息查询、网络设备状态查询等手段。实践表明，该系统具有异构性、分布性、可移植性、扩展性、灵活性、系统健壮性、面向应用等多种优点，能够大幅度减轻网络管理员的负担和误操作的机率，提高了网络管理的效率。
王艳[6]2004年在《基于移动agent的分布式信息检索系统的研究与实现》文中提出日益庞大的网络及其异构性给互联网络的管理和操作提出了挑战，合理、有效地利用Internet上的信息资源是计算机应用的需要，也是当前计算机网络研究和开发的热点之一。目前，国内外研究人员正尝试利用移动agent技术来解决互联网信息检索和综合利用问题。移动agent技术是一种新型的分布式计算技术，是分布式技术与Agent技术相结合的产物。移动agent技术涉及到计算机网络、分布式系统及人工智能等诸多领域，由于其移动性、自主性和协调性等特点，已经在Internet环境下的分布式系统中得到应用，并展现出巨大的应用前景和优越性。从现今国内外对移动agent研究和应用来看，目前应用性研究成果还少有成功的范例，对Agent技术的研究多处于理论和数学证明的研究阶段，并没有成熟的移动应用系统。而且，对于已知的这些应用系统，人们一直在对它们的安全性等问题产生质疑，如果不能解决这些问题，无疑将严重阻碍Agent技术的广泛应用。为了解决上述问题，有必要对Agent技术进行深入的研究。本文旨在探索移动agent技术在Internet上的具体应用，研究采用移动Agent技术进行分布式信息检索所遇到的问题及解决方案。在研究移动agent技术的基本理论和应用特点的基础上，注重分析了基于移动agent技术的软件设计方法，提出了利用移动agent技术构造Internet环境下的分布式数据库信息检索系统的设计方案；深入研究和分析了系统的安全机制。所有的研究和设计工作体现在我们所实现的一个Internet环境下基于移动agent的分布式数据信息检索系统MABDIRS(Mobile<WP=4>Agent Based Distributed Information Retrieving System )中。
潘雪峰[7]2008年在《基于移动Agent的分布式密码破解系统设计与实现》文中指出公安机关担负着防范、控制和打击违法犯罪活动,维护社会安定的重任。进入21世纪以来,随着科技的进步,特别是计算机和互联网技术的迅猛发展,犯罪分子作案手段日趋智能化,大量运用Word、QQ、MSN、E_mail等辅助工具进行犯罪的策划和勾连,同时,随着安全意识和反侦查意识的提高,往往使用比较复杂的密码。因此,如何通过密码破解进入对象机密核心,发现线索、固定证据、追踪案犯,是当前公安机关正着力解决的一大课题。充分利用网络资源实现高并行度分布式计算,是密码破解的重要方向。移动Agent技术是一种新型的分布式计算技术,具有自主性、移动性、反应性、能动性、异步性等优点,为密码破解系统的设计提供了一个新思路。本课题首先研究构造了基于移动Agent的分布式密码破解模型MADCCM,设计了模型的层次结构和体系架构,并对模型的业务流程及主要Agent模块功能进行了详细描述。随后,重点分析和研究了分布式密码破解模型中任务分解和分配、通信机制、迁移方案、容错策略等关键技术。通过密码空间、初次分配和再分配等技术实现子任务的划分和分配;运用集中注册表和标志位的设置解决了移动Agent的寻址和通讯失效问题;提出了显式迁移和隐式迁移的概念,确定了隐式迁移的时机,详细描述了移动Agent迁移的步骤;采取移动Agent重新生成和子任务重新计算的方法,简单解决了模型的容错问题。接着,以IBM公司开发的Aglet 2.0为移动Agent系统平台,运用JAVA技术实现了模型的功能,并对系统进行了测试和性能分析,以证明其合理性和可用性。最后,总结了论文的主要工作,并提出了基于移动Agent的分布式密码破解系统需要进一步研究的问题,为今后的研究工作指出了方向。本文的创新性研究主要有以下几方面:1、研究移动Agent和分布式密码破解理论,提出了基于移动Agent的分布式密码破解模型MADCCM。2、设计了MADCCM模型的层次结构、体系架构、业务流程和主要Agent模块。3、结合MADCCM模型特点,有针对性地解决了模型任务分解和分配、通信机制、迁移方案、容错策略等关键技术。4、实现系统原型并进行测试,表明将移动Agent引入密码破解的可行性和优越性。
王慧[8]2008年在《基于网格的决策支持系统（GBODSS）模型及资源管理研究》文中进行了进一步梳理网格技术有效连接地理分布式资源以解决大规模问题,并支持开放的标准和动态服务,很适合DSS平台的构造需求,对DSS理论与应用带来巨大的变革意义。因此,基于网格的开放式决策支持系统(GBODSS-GridBased Open Decision Support Systems)成为DSS发展的新方向。GBODSS以网格技术为平台,所含资源包括计算资源、存储资源、通信资源、软件资源、知识资源等几乎所有互联网资源。这些丰富多样的资源能从信息、软件工具、硬件平台等各方面给决策者提供强有力的支持。而如何对这些资源进行有效的管理和配置成为GBODSS的核心问题之一。本文围绕GBODSS体系结构和资源管理机制进行理论研究,主要工作和创新成果有以下几个方面:(1)在对目前GBODSS体系结构和Agent技术详细分析的基础上对决策支持系统模型进行改进,将多Agent和移动Agent运用到GBODSS中,帮助决策者在网格环境中,进行决策任务处理和决策资源管理。(2)本文提出一种经济模型研究GBODSS中的资源管理问题。原理是建立一个经济学中商品市场模型的交易环境,提供网格环境中进行资源管理和交易的基础设施,依据资源的供需、价值,利用价格协商协议进行资源定价。(3)为资源交易Agent设计一种协商机制,买卖双方的协商过程是不断调整利润率水平,从而动态适应并调整买卖双方报价,实现对网格虚拟组织中分布的决策资源进行有效的组织和管理,消除信息孤岛,提高了网格环境中的信息资源利用率,最终使得每个决策者都能够充分利用这些资源协同工作。(4)网格环境中的决策资源能从信息、软件工具、硬件平台等各方面给决策者提供强有力的支持。本文将网格技术、Agent技术支撑的决策支持系统应用于供应链决策事务中,帮助决策者智能、快速、经济、科学的规划运输路线、设施布局等,适应经济全球化的需求。
魏倩倩[9]2006年在《网格环境下基于移动Agent的开放式DSS分析与设计》文中研究指明随着经济全球化和Web技术的不断发展,许多大规模管理决策活动已不可能或不便于采用集中方式进行,决策支持面向的对象已经不再仅限于单个决策人或者同一机构的决策群,而是若干具有一定独立性又存在某种联系的决策组织,从而使决策问题求解更具分布式特征。决策支持对象和问题求解性质的这些重大变化,对DSS的智能性和并行求解能力提出了更高的要求。为满足目前越来越高的决策支持要求,本文提出了网格环境下基于移动Agent的开放式决策支持系统(Mobile Agent Based Open DSS, MABODSS)模型。本模型引入面向服务的体系结构(Service-Oriented Architecture,SOA),应用网格环境下浩如烟海的决策资源,结合移动Agent的智能性和灵活性,用于网格环境下开放式决策支持系统的构建,应用当前流行的基于XML的Web服务技术作为其实现技术,通过应用人工智能、Web Services等先进技术,实现决策支持系统的分布式、智能化、集成化、松散耦合等特性。传统决策支持系统普遍采用本地叁库的固定模式,而MABODSS的设计思想主要是使用面向服务的体系结构来构建DSS,以最大程度地实现决策资源的共享与协调。整个网格环境可以视作MABODSS巨大的动态的模型库、知识库和数据库,并利用移动Agent的智能性和自适应能力,构建具有真正开放性的分布式DSS,把复杂的决策问题求解分布到网格环境的各个节点上,实现决策问题的并行异步求解。为提高系统的智能性及运行效率,论文将基于CBR的推理机制用于任务分解和网格决策资源匹配,详细阐述了MABODSS方案层基于CBR的Agent推理机制及其运作流程和交互机制,通过对已有案例进行全方位的评估分析,动态渐进地提高Agent的自学习能力和智能性。这种方法可有效地提高基于网格环境的DSS的资源匹配能力,充分利用丰富的网格资源,最大限度地扩展模型库、知识库和数据库,有助于提高DSS对于复杂决策问题的求解效率和求解质量。最后,给出了一个简单的第叁方物流企业配送优化问题的MABODSS的设计和实现。
刘贵如[10]2007年在《基于多AGENT的多数据库系统的研究与设计》文中研究说明随着通信技术和数据库技术的发展,越来越多的应用系统需要访问一些异构的、分布式的数据库来完成任务。多数据库系统在不改变原有这些数据库的基础上,为用户提供一个统一的、集成的多数据库环境,使用户能以统一的模式和简单的查询语言访问这些数据库。本文对多AGENT及多数据库系统理论进行了研究,根据当前多数据库系统的研究中涉及到的一些问题,引入适合于多数据库系统应用的移动AGENT和多AGENT技术,研究并设计了基于多AGENT的多数据库系统,克服了以往多数据库系统设计中存在的一些问题。首先对引入的AGENT及移动AGENT技术、多数库中涉及到的模式集成,任务分配,任务分解、全局事务管理等各个方面进行了深入细致的研究。对各个分布异构的局部数据库系统采用了基于XML的模式集成方法,另外,在系统集成的时不仅考虑了异构的关系数据库的集成,而且考虑了XML文件系统与关系数据库的集成问题,为以后本系统集成半结构化的数据库奠定了基础。在此集成模式的基础上应用XQuery作为全局查询语言,通过对全局查询语言的分解实现全局任务的分解,并提出了相应的分解算法,同时对用户提交的更新、删除、插入等各种任务提出了相应的分解算法,克服了以往很多系统只对查询问题讨论的不足。本文利用移动AGENT在分布式系统中应用的特点,引入移动AGENT技术,解决了多数据库系统对网络高可靠性的要求,降低了对网络带宽的依赖,提高了系统并行执行的效率。针对多数据库系统事务控制的问题,引入了一系列事务管理的方式,并提出了一种适合于多数据库的死锁解决方法,很好的解决了系统的死锁问题。另外对于XML文件系统也讨论了相应的事务控制策略。本文引入了局部代理技术屏蔽各个局部异构数据库的差异,由局部代理来进行全局查询语言到各个异构数据库查询语言的翻译,并针对不同的数据库系统设计了相应的事务提交代理,由此来实现全局事务的两阶段提交协议。
参考文献：
[1]. 基于移动Agent的分布式资源发现研究与设计[D]. 廖红. 电子科技大学. 2003
[2]. 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
[3]. 半分布式系统资源发现与资源分配研究[D]. 尚庆红. 电子科技大学. 2013
[4]. 移动Agent在分布式数据库查询中的应用研究[D]. 刘美晶. 大连海事大学. 2008
[5]. 基于移动Agent的分布式网络管理与入侵检测系统的研究与实现[D]. 张凡. 西北大学. 2002
[6]. 基于移动agent的分布式信息检索系统的研究与实现[D]. 王艳. 东北师范大学. 2004
[7]. 基于移动Agent的分布式密码破解系统设计与实现[D]. 潘雪峰. 上海交通大学. 2008
[8]. 基于网格的决策支持系统（GBODSS）模型及资源管理研究[D]. 王慧. 合肥工业大学. 2008
[9]. 网格环境下基于移动Agent的开放式DSS分析与设计[D]. 魏倩倩. 华中科技大学. 2006
[10]. 基于多AGENT的多数据库系统的研究与设计[D]. 刘贵如. 云南师范大学. 2007
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