計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計

計算機本科畢業(yè)論文設(shè)計

　　隨著科學技術(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。下文是學習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?，尤其是基于專家系統(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，這也就是學習過程。

　　(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)，負責知識庫中知識的更新與學習。

　　(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，主要職責是負責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。

　　①初始種群，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。

　　③本地知識庫接收其它Agent的疫苗，然后進行知識庫的更新，形成新的抗體集。

　?、芸乖瓊鞲衅鞑杉欢ǚ秶鷥?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，并且學習參考經(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。

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