移动Agent智能迁移模型
智能性是agent的特征之一,但目前就如何实现agent的智能性还是研究的热点与难点.该文在现有平台与规范的基础上提出了agent智能迁移体系结构,并针对迁移策略的host选择进行深入的研究.在此基础上提出了基于知识积累的agent智能迁移策略实现的具体方法.1)通过数据相关分析来确定对程序执行时间有影响的性能参数的相关系数作为此性能参数的权重,在确定host时只需看这些参数与权重的函数来评定.2)应用人工神经网络技术,考虑各个性能参数的影响,通过相关分析来确定和程序执行时间相关性比较大的参数作为神经网络的输入确定网络拓扑结构.这样不但解决了agent执行时host的选择与其host本身诸多影响因素之间的不确定关系,而且解决了agent学习积累知识的方法.通过人工神经网络学习后的agent执行时间比随机选择时间少,并在aglet平台对此算法进行了仿真实验,通过学习的agent能获得较优的结果,为合理的选择host提供依据.
神经网络;相关分析;迁移策略;移动Agent
中国海洋大学
硕士
计算机应用技术
郭忠文;刘文斌
2003
中文
TP183
47
2004-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)