基于免疫计算的Multi-agent系统设计方法

依据人工免疫系统的特点，分析和设计了免疫Agent的结构，建立了一种基于生物免疫机制的Multi-Agent系统网络模型，并给出了其形式化描述。以此为基础，阐述了构建具有更强的灵活性、鲁棒性和局部更新能力的复杂分布式软件系统的方法和步骤，这对现有的软件工程起到了重要的补充作用。     

基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法

提出一种网格计算环境下基于免疫进化计算的分布式入侵检测方法,应用免疫进化计算、定义生成检测器方法和基因库进化学习方法提高分布式入侵检测的主动性和自适应性。利用网格安全环境实现系统的负载均衡,提高系统的并行处理能力。仿真实验结果证明了该方法的有效性,与基于人工免疫的入侵检测方法相比,误检率降低了0.37%,在确保检测率的同时提高了并行处理能力,降低了处理 时延。     

政策导向型多agent协同系统研究*

为了使多agent协同过程可控、有序的进行,克服传统多agent系统灵活有余而可控制性不足的缺点,提出以动态约束和调整系统行为的政策为管控手段的政策导向型多agent协同系统。首先阐述了政策导向型多agent协同系统原理,给出该系统的体系结构以及各个子结构的描述;然后介绍该多agent的原型系统,通过对运行实例的描述,验证了系统的可控制和易管理特性。     

免疫agent概念与模型

阐述了免疫agent(ImA)这一新概念，分析了免疫agent求解实体的个性特点。构造出一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫agent的形式化网络模型。并提出一种新颖的免疫agent算法，以此构建的系统具有更强的灵活性，鲁棒性和局部更新能力，是一个适用于动态环境的自组织系统。     

基于多agent协同的Web服务复合系统研究

主要研究和设计了一种基于多agent协同的Web服务复合系统(CoWEB).通过对"Web服务复合"这种新型分布计算应用模型特点和需求进行分析,提出了使用agent构建CoWEB系统的优势.接着,通过对CoWEB系统三个功能层的主要结构设计,以及系统整体特点的论述,表明该系统能较好地适应Web服务环境,并能较好地解决Web服务特有的异构、自治和动态性问题,得以实现可靠灵活的Web服务复合应用.     

基于JADE和Jess的智能agent系统开发

多agent技术在复杂建模领域具有优势,是当前研究的一个热点。但对于普通研究者来说,从底层开发多agent系统具有复杂性。因此,该文分析了多agent系统的分析和设计过程,讨论了以JADE为开发工具的多agent系统开发步骤,并设计了基于Jess的知识推理流程,增强了agent智能性。对基于JADE和Jess的智能agent系统的开发过程进行了研究。     

基于agent的计算基本框架ABCBA

经历20世纪90年代的持续实践，采用“开放系统”的思想来集成大型的计算机系统已成为技术界不争的事实．为了使得开放系统体现实时性和智能协作性，以移动agent为基础，建立了“公共agent请求代理体系结构(CARBA)”，并以CARBA为核心形成了“基于agent的计算基本框架(ABCBA)”．阐述了CARBA及ABCBA的基本结构、ABCBA领域接口、ABCBA在移动领域中的扩展、ABCBA与OMA及ODP的关系，并给出了实验．结论表明：利用ABCBA来提高开放系统协作性和效率是切实可行的，所形成的ABCBA框架在有线、无线环境中都是适用的．     

基于多agent系统的服务链建模

从电梯业服务链的组成要素和服务过程出发,将服务链理论和agent技术引入电梯行业服务关系的研究中,讨论基于多agent系统（Multi—agent System,MAS）的服务链模型．简单介绍服务链的概念,详细论述电梯企业间的服务关系,并描述服务链的图结构;描述实体间的服务过程,并结合agent的自身特性提出基于MAS的服务链模型．     

基于免疫的入侵检测系统研究

将生物免疫机制引入入侵检测系统，设计了一个基于免疫代理的入侵检测系统。系统探测和响应采用层次结构，各Agent既相互独立又相互协作，游走于各网络节点间，检测分布式的攻击。该文介绍了免疫算法的寻优机理，抗体扩增和抑制、记忆单元更新、亲和度和浓度计算等关键技术，确保了抗体的多样性，改善了未成熟性的收敛。     

基于系统体系结构的多agent协作

多agent系统提供了一种解决复杂问题的分而治之的方法，这就使得agent间的相互协作成为多agent系统研究的一项重要内容，而系统的体系结构直接影响到agent之间的协作。文中主要讨论了基于体系结构的多agent协作，介绍了几种常见的多agent系统体系结构，并提出了一种基于联邦结构的agent协作。     

基于AUML的Agent建模方案研究

AUML(Agent UML)是Agent建模普遍采用的方法,其通过对UML的扩展来支持Agent的建模.通过借鉴面向对象的系统分析方法,给出了AUML建模方案,并详细描述了AUML的建模机制和各类图的扩展.以编队指挥系统为例,从分析系统用例,分析和识别最初的Agent类型,责任识别,提取Agent之间的关系及精化Agent,确定交互直至Agent信息的配置,建立了一整套基于AUML的Agent建模方案.     

求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法

针对遗传算法在最大团求解中保持群体多样性能力不足、早熟、耗时长、成功率低等缺陷,依据均匀设计抽样理论对交叉操作进行重新设计,结合免疫机理定义染色体浓度设计克隆选择策略,提出求解最大团问题的均匀设计抽样免疫遗传算法。仿真算例表明,该算法在解的质量、收敛速度等各项指标上均有提高,与DLS-MC、QUALEX等经典搜索算法相比,对部分算例能得到更好解。     

基于免疫Agent的液体火箭发动机故障诊断

为解决液体火箭发动机系统非线性导致的故障诊断困难问题,将免疫Agent(IA)技术应用于液体火箭发动机的故障诊断研究.结合可变半径人工识别球(ARB)方法,在学习人类举一反三的机制,采用最大识别概率原则的基础上,构建了免疫Agent实体,并进行了仿真实验.实验结果表明:该方法训练时间短、正确率高、有较强的抗噪能力和自学习能力,可以应用于液体火箭发动机的状态监测与故障诊断.     

基于网络智能代理的基因调控信息集成数据库更新

在现有基因调控信息数据的基础上,建立了一个基因调控信息集成数据库系统。使用了网络智能代理的相关技术,在对本地和远程数据进行灵活地比对之后,分三种情况实现了对本地数据的更新操作。本程序大大减轻了数据库维护的负担,同时也具有很大的灵活性,可扩展性较强。     

基于免疫Agent的网络入侵检测系统

结合计算机免疫学原理和多Agent 技术构建了一个网络化、分布式、智能化的入侵检测系统,该系统融合了两者的优势,同时继承了多Agent系统和免疫系统的优点.其特点是能同时进行多层次的监测和不同级别的响应.系统是完全分布式结构,监视Agent生成后在网络上漫游,各个Agent分布在网络的各个结点上,单个结点受到攻击不会影响其他结点的检测能力,避免了单点失效问题.将疫苗概念引入系统,使得各个Agent可以实现互相学习,增强了整个网络的耐受性、"记忆"机制及新抗体生成机制的能力,提高了系统的适应性,不仅能检测到已知的攻击,而且还能检测到未知的攻击.     

人工免疫系统中的抗体生成与匹配算法

现有的人工免疫系统被应用于文本识别中时,检测器生成算法对不同基因等质化对待,不能最优反应基因在抗体中出现的频率。针对该问题,提出基因显性度的概念,通过在检测器生成算法及匹配算法中引入基因显性度的因子来提高算法效率。实验结果表明,显性度的引入可降低检测器生成算法约30%的时间复杂度。     

人工免疫算法及其应用

阐述了人工免疫系统的基本概念,讨论了几种典型的算法,包括基于免疫系统基本机制的免疫算法、基于免疫特异性的否定选择算法、基于免疫系统克隆选择理论的克隆选择算法、基于接种疫苗及免疫多样性的免疫进化算法、AIS与神经网络混合智能算法和模糊免疫系统等;以年代为序简述了AIS发展历史,介绍了AIS在若干具有代表性的领域中的应用情况。最后通过对AIS的特性和存在问题的分析,展望了今后的研究重点和发展趋势。     

生物免疫原理在入侵检测系统中的应用

介绍生物免疫系统的免疫原理,提出一个基于人工免疫原理的入侵检测模型,重点分析模型"自我"和"非自我"的界定、检测规则和检测算法,提出基于阴性选择的检测器生成算法.     

基于人工免疫系统的入侵检测研究

人工免疫系统（AIS）作为解决入侵检测问题的一种方法,已经显示其突出的优点并得到快速发展。为使入侵检测系统的研究者更进一步了解基于AIS的入侵检测研究进展,回顾基于第1代和第2代AIS的入侵检测常用算法,并指出算法特点。阐述树突细胞算法（DCA）适合于解决入侵检测问题的优势,给出针对DCA算法的未来研究工作,包括该算法的形式化描述、通过分片思想实现DCA在线分析组件以及DCA输入数据的自动数据预处理。