云计算环境下基于Agent的信任信息收集机制

利用Agent自治协作的特点,研究了一种基于Agent的云计算环境下的信任信息收集机制.其中研究的信任计算所涉及的因素分为直接信息、推荐与信誉3个方面,为了综合解决集中式信息存取模型导致的存储压力问题与分布式模式导致的管理复杂度问题,该机制利用集中分布式的方式收集与存储信任信息.引入信誉管理Agent来集中管理云服务等资源的信誉以及用户的朋友关系等信息,同时将云计算中的资源分布式划分为不同的资源社区,引入资源社区信任管理Agent分布式管理交互信息等.提出了基于Agent的信任信息收集整体框架与工作流程,以及信息收集模块的设计与信任信息预处理的相关方法,最后进行了模拟仿真试验,试验结果显示了信任预处理机制的有效性.     

多Agent系统中信任预测的SRL模型

针对多Agent系统(MAS)中信任关系管理的需求,将Sarsa 强化学习(SRL)理论应用于构建MAS中基于Agent行为的信任关系预测模型. 首先根据Agent之间交互的时间顺序,构建了基于时间戳的行为状态空间结构,然后应用SRL理论,建立了基于直接可信度和反馈可信度相融合的总体信任关系预测模型. 新模型充分利用SRL理论较强的动态适应能力,解决了传统预测模型对环境的动态变化适应能力不足的问题. 累计误差方面的实验结果表明,与已有模型相比,新模型能显著提高信任决策的准确性.     

Multi-Agent系统在企业财务风险管理中的应用研究

财务风险的防范与控制是企业加强管理的重要内容。针对企业财务风险,本文将多Agent引入风险管理,通过对企业财务风险事件按性质进行分类,构建了财务风险管理Agent,并通过管理Agent和辅助Agent,组成多Agent系统。最后,本文构建了基于多Agent分布式架构的企业财务风险管理模型,并给出解决方案。     

基于信任和个性偏好的云服务选择模型

为了从大量的功能相同或相近、但服务质量不同的服务中,选择一个既可信、又能满足个性偏好的服务,以基于Agent和信任域的层次化信任管理框架为平台,利用基于个性偏好的模糊聚类方法,提出云计算环境下基于信任和个性偏好的服务选择模型.为了确定和服务请求者个性偏好最接近的分类,提出服务选择算法.引入信任评估机制,结合直接信任和域推荐信任,使请求者在确定的分类中,选择既安全可信、又能满足个性偏好的服务资源.在交易结束后,根据服务满意度,对本次服务进行评判,并进行信任更新.仿真实验表明,该模型可以有效地提高请求者的服务满意度,对恶意实体的欺诈行为具有一定的抵御能力.     

基于云模型的风险评估方法研究

以复杂网络环境中的网络交易为研究背景, 引入云模型理论, 通过对复杂网络环境中的信任、信任影响因素及信任评价机制等问题的研究, 提出了基于云模型的信任评估模型, 实现了信任的定性与定量的转换, 客观地反映了信任的随机性、模糊性和不可预测性; 为了有效地对复杂网络中交易风险进行评估, 研究并提出了基于云模型的风险评估方法. 仿真实验表明, 提出的信任评估模型能对复杂的网络环境中实体的信任做出合理的评价; 基于云模型的风险评估方法能对电子商务中的交易风险进行合理可行的预测. 设计并实现了一个基于云模型的风险评估系统, 进一步验证了基于云模型的风险评估方法的可行性和合理性, 也为复杂的网络环境中风险评估的研究提供了有价值的新思路.     

移动云环境下的数据安全处理模型研究

针对移动云环境下用户身份认证和数据安全处理等安全需求,提出了一种移动云数据安全处理模型,通过采用基于属性的身份管理、多租户安全数据管理和ESSI数据处理模型,为移动云计算提供了强身份认证和细粒度信任管理、数据存储与传输安全的个人数据隐私保护和移动终端低负载的能力。     

分布式环境下的信任管理模型研究

在大规模分布式系统环境下,传统安全授权机制已不能满足用户的需要,针对分布式环境的特点,采用信任管理的方法,提出了以域为单位的两层信任的管理模型,构建了基于信任度的访问控制流程,建立了信任量化及评估的数学模型,通过数学分析,根据Sekcuk模型算法计算出用户之间的信任度,以此来解决大规模分布式环境中的访问控制问题。     

一种车辆云计算中共享失效检测器

为更好地解决车辆云计算中车辆的高度动态性对失效检测性能的影响,提出了一种适用于车辆云计算环境的基于检测结果共享机制的失效检测器.首先,对车辆云计算的系统架构进行了分析,发现车辆云计算系统具有明显的层次结构,而且可以利用路侧单元对车辆节点进行分组.在此基础之上,引进检测结果共享机制,提出针对车辆云计算环境的共享失效检测器VC-FD.然后,构建了可以对所提出的失效检测器进行定量分析的共享失效检测模型,该模型主要针对检测时间、平均错误发生概率以及检测负载三个失效检测服务质量指标进行评价.最后,在仿真环境下比较和分析了所提出的共享失效检测器与非共享失效检测器的性能.实验结果表明,该失效检测器在保证检测准确性的前提下,通过增加有限的检测负载能够明显地改善系统中节点失效检测时间.因此,提出的基于检测结果共享机制的失效检测器VC-FD能够准确、快速的发现车辆云计算中的节点失效,有效地降低车辆高度动态性对失效检测性能的影响.     

多Agent协作机制下的分层式网络管理系统框架设计

为解决传统的基于移动Agent的简单网络管理协议(SNMP)网管系统存在的系统效率低、响应时间长、代理协作性差和可扩展性差的缺陷,设计了一种基于多Agent协作的分层式网络管理框架．该框架包括网络管理站层、多移动Agent协作层、SNMP Agent协作层和网元层共4层．在第2层中,建立了一种多Agent中间层策略和多移动Agent协作策略,将SNMP Agent作为驻留代理,利用多个移动Agent并行协作来智能的完成网管数据的采集．在第3层中,针对AgentX框架的不足,实现了一种基于SNMP协议的主/子代理协作机制．该机制将SNMP Agent从任务上划分为主代理和子代理,主子代理之间协作采用SNMP．仿真实验表明,与传统的基于移动Agent及AgentX的SNMP网管模型相比,此框架能使系统带宽降低26.9％,响应时间缩短29.5％,因此更适合应用于大型分布式网络中．     

基于Agent的旅游出行决策系统

针对旅游企业传统的商业网站及其决策支持系统的局限性，引用Agent技术，提出了一个新的决策系统框架，设计了基于Agent的旅游出行决策系统．研究表明，系统模型中的多个Agent相互合作，共同完成决策支持任务．充分地发挥了Agent的自治性、自适应性、协同性和智能性．     

一种基于多Agent系统的智能家庭网络研究

在分析家庭网络智能化需求的基础上,提出一种基于多Agent系统的智能家庭网络MAIHN模型,用Agent实现不同功能单元的控制与管理,通过MAS技术的思想、方法和体系建立智能家庭网络整体结构。给出了MAIHN模型的各个组成部分,对模型中各种Agent的功能设计与实现模型进行了分析,研究了MAIHN模型中的多Agent协作与通信策略,并设计了系统的实验原型。     

开放环境下一种基于两层的高效信任管理模型

在开放分布环境中,节点间的信任关系主要是通过信任模型建立的,但现有的信任模型大部分是纯分散的,存在着信任管理复杂、网络开销较大等不足．针对分布系统纯分散信任管理存在的这些问题,给出了一种基于双层的高效信任管理模型,在该模型中通过自动推荐动态服务器来组成不同的信任域,信任评价以信任域为单位,减少了系统中的网络开销,提高了系统的可扩展性．     

基于动态信任的最优云服务选择算法

针对云计算环境中服务消费者如何有效选择服务提供商,以及两者中出现的恶意非合作问题,提出基于动态信任的最优服务选择模型.该模型通过引入动态信任评估机制,结合最优服务选择算法,为服务消费者自动提供了最优服务提供者.在交易结束后,根据双方对本次服务完成情况的反馈,进行信任更新.仿真实验表明,该方法不但能够为众多服务消费者和服务提供者提供较优的匹配,还能有效减少两者中出现的恶意非合作情形.     

基于多代理系统的微网协同控制研究

针对传统集中控制和分散控制的缺陷,提出了一种基于多代理系统的微网控制策略协调和调度方法,设计和部署了总控制Agent用于调度和多个子Agent用于独立管理微网中的不同实体。总控制Agent对微网中不同的子Agent的控制策略进行协调和调度,子Agent根据具体调度策略进行本地执行,以保证微网物理设备满足电约束,这些Agent共同作用保证了微网在变化的环境中始终保持稳定运行。借助开源的JAVA代理开发框架,并遵循FIPA标准定义对Agent之间交互提供支持。利用Matlab/Simulink搭建了微网系统模型,模拟了微网在并网运行、孤岛运行以及并网/孤岛切换情形下各Agent协调和调度过程,仿真结果表明该设计可行、有效。     

基于移动Agent的虚拟粮油交易市场交易模型

虚拟粮油交易是降低粮油交易成本和提高交易效率的重要途径,已成为目前粮油交易的主要发展方向.虚拟粮油交易的有效性取决于合理的粮油交易模型,本文旨在结合粮油交易的具体要求和移动Agent的特点,提出基于移动Agent的粮油交易模型,该模型综合了粮油交易的多种因素,利用多Agent实现并发交易,以提高交易的有效性与效率.同时也对AHP层次分析法进行了改进,提高了交易决策的有效性.     

远程监控Agent的体系结构及其环境安全态势 评估模型

为满足对抗性环境中建立远程监控系统的需求,提出一种面向任务的可重构Agent体系结构AGORA。AGORA具有反射型和思考型Agent体系结构的特点,由感知单元、控制单元和执行单元组成,并可根据Agent的具体任务,动态替换其执行单元中的任务执行模块。在深入分析Agent体系结构的工作原理、生命期规划、工作状态转移、环境感知和行为决策等的基础上,提出了Agent的环境安全态势评估模型,并在Windows环境下选择主机防病毒、主机防火墙、网络监视和系统进程管理等软件作为Agent的环境安全威胁因素,进而根据相应的软件进程状态确定各自的威胁级别,以验证Agent环境安全态势评估模型。所建立的Agent体系结构及其环境安全态势评估模型,对于开发对抗性环境中基于Agent的远程控制系统具有重要指导价值。     

基于 JADE 的性能测试平台设计与实现

本文提出了基于Agent和JADE（Java Agent Development Framework）的性能测试平台体系结构模型,以解决当前诸如虚拟用户动作协调和信息实时采集问题。 JADE支持管理和通信控制的多Agent系统开发环境。本文描述了JADE的原理和用于设计与性能测试平台的基本方法与技术。     

多Agent在电子商务系统中的应用

针对当前开展电子商务所面临的信息量过载及电子商务交易过程中繁琐的交易细节等问题,提出了多Agent技术解决的方法及解决技术,并研究了多Agent的性能、特点及在电子商务系统中的具体应用,论证了应用JADE平台创建多Agent系统的可行性.     

多总线分布式控制的多Agent系统研究

针对多总线分布式控制系统的结构和特点,设计和构造了一种面向多总线分布式控制的分层分布式多Agent系统体系结构。系统由系统控制级 Agent、区域控制级Agent和现场Agent组成,采用OPC技术作为整个系统的通信方式,通过引入区域Agent组的概念,采用基于Internet中的域的管理方法来实现对各区域Agent组的有效管理,实现分布协调控制。最后,对各 Agent的主要功能进行了设计,并分析了多Agent系统的通信模型和工作过程。     

P2P网络环境下的推荐信任模型方案

P2P网络的匿名性和动态性带来了许多安全问题,传统的信任管理模型并不能很好的适应对等网络环境。提出了一种基于推荐的P2P网络信任模型,将节点提供服务和推荐的能力进行区分,用信誉值表示节点的推荐能力,根据节点的直接信任值、其它节点的推荐信任值和相应的惩罚值来计算节点的信任度,节点依据信任度选择交易对象。仿真实验表明,基于推荐的信任模型能有效的评估节点的信任度,在交易成功率上要优于传统的信任管理模型。