一种基于Agent联盟的网格资源分配方法

网格资源分配是网格计算中的关键问题之一,引起网格研究者越来越多的关注。网格资源分配的过程就是任务与资源映射的过程。在分析已有的网格资源分配方法的基础上,首先提出了一种基于Agent的网格资源管理模型,主要由用户层、客户服务层、信息服务层、区域管理层和资源层组成。在此基础上对基于Agent联盟的网格资源分配方法进行了研究,最后给出了实例分析。     

基于Agent联盟机制的网格资源协同分配

在网格计算环境,许多应用的执行经常需要同时协同分配多个资源以满足性能需求。文中提出了一种新的基于Agent联盟机制的资源协同分配方法。首先,对Globus和Legion的资源协同分配的方法进行了比较。然后,描述了一个基于Agent的网格资源管理结构。最后,设计了一个Agent联盟机制用于有效的资源协同分配。     

基于Agent技术的网格资源管理层次模型研究

由于网格的资源具有分布性、异构性、自治性动态性等特点,因而其资源管理较之一般系统的资源管理具有更大的复杂度,网格资源管理主要负责对网格资源进行组织、分配、调度,关系到资源分配、调度的效率,进而影响网格的整体性能。对当前网格资源管理的模型进行了分析,并分析了Agent技术应用于网格计算的技术优势,提出了基于Agent技术的网格资源管理层次模型,从而为使用者提供一个分布的、易于扩展的、高效实用的网络计算环境。     

基于Agent的空间信息网格系统

空间信息网格（SIG）是一种具有按需服务能力的空间信息基础设施。该文提出将Agent技术应用于构建空间信息网格体系结构,包括三层：用户／应用层、Agent服务层、信息层。不同的应用经由Agent服务得到各自所需的空间信息,Agent服务为用户访问、处理空间信息提供完全透明的服务,并对该体系结构的执行结果进行讨论。     

基于Agent的空间信息网格系统

空间信息网格（SIG）是一种具有按需服务能力的空间信息基础设施。该文提出将Agent技术应用于构建空间信息网格体系结构．包括三层：用户／应用层、Agent服务层、信息层。不同的应用经由Agent服务得到各自所需的空间信息,Agent服务为用户访问、处理空间信息提供完全透明的服务．并对该体系结构的执行结果进行讨论。     

基于网格的教育资源共享的研究

当前的教育资源分散无序,无法充分发挥基础网络的作用,本文研究了网格技术如何应用在教育资源共享中,主要对资源描述方式、资源查找、网格安全等问题进行了阐述,提出了关键问题的解决思路和方法.     

基于Agent的空间信息网格系统

空间信息网格(SIG)是一种具有按需服务能力的空间信息基础设施。该文提出将Agent技术应用于构建空间信息网格体系结构,包括三层:用户/应用层、Agent服务层、信息层。不同的应用经由Agent服务得到各自所需的空间信息,Agent服务为用户访问、处理空间信息提供完全透明的服务,并对该体系结构的执行结果进行讨论。     

基于多企业Agent的动态联盟设计

在分布式网络化环境中,建立在异构多Agent体系结构基础上的动态企业联盟能满足网络经济时代快速多变的市场要求，代表企业未来发展方向。该文对建立在基于多Agent集成框架基础的动态联盟形成过程进行了研究，提出动态联盟控制模型，并对该控制结构体系的功能模块进行了设计和说明。     

基于Agent的网格资源分层管理模型设计

资源管理系统是网格最核心的组成部分。网格上的资源具有分布性、异构性、动态性等特点。使得网格中资源共享的实现比以前的系统更加困难，资源管理系统设计的难度也相应增加了。目前。国内外对网格资源管理的相关研究主要包括理论模型和实验产品两个方面。这两方面的研究都做得还不够，现有的产品还不够成熟。本文提出了一种基于Agent的资源分层管理模型，对各层功能进行了详细说明。     

基于移动Agent的网格计算资源管理

为了实现网格计算资源的动态自适应性管理,移动代理技术被引入网格资源管理,提出了基于移动代理的网格资源管理调度模型;在模型基础上,采用遗传算法针对网格计算环境下移动Agent任务调度问题展开了深入的研究。     

基于Agent的协同设计中的工作流管理系统

针对CAD协同设计的特点,结合状态图和Agent技术的优势,提出了基于Agent的状态图工作流管理模式,讨论了其关键技术和实现方式,并以建筑设计为例进行了验证,为协同设计中的工作流管理提供了有益的参考。     

基于智能Agent的复合网络演化模型

为了更好地理解网络结构与网络行为之间的关系,提出了一种基于Agent的动态网络演化模型DA,把网络中的每个节点建模成一个智能Agent,每个Agent节点具有一定的寿命并根据自己的演化策略进行演化。实验结果显示该模型涌现出了许多真实网络所具有的特性,准确地刻画了真实网络的演化规律,并且增强了传统模型在受到攻击时的鲁棒性。     

基于多Agent网格资源调度的负载均衡研究

介绍了一种基于多Agent的网格资源调度方法,并提出了一种负载均衡算法设计思想,以改善网格环境中资源分配不均的问题.     

基于Agent的模型表示与模型复合

在分析当前模型表示与模型复合方法的局限性基础上，结合Agent技术，提出了基于Agent的模型表示与模型复合理论。基于Agent的模型表示与复合,通过在传统的模型表示方法中加入知识和智能机制，从而把模型与数据、对象完整地区分开来，使模型本身具备了自适应和学习能力；模型的复合也被转换成一个多Agent之间的协作问题，从而把以前含糊不清和难于统一的模型复合计算转换为一个多Agent协商和协作问题，为当前模型库系统和决策支持系统的建设提供了一个全新的解决方案。     

基于Agent技术的决策模型协作问题研究

本文通过对模型进行Agent封装,以及模型之间的协作,将决策算法选择和算法中系数的确定问题通过评价模型的协作来解决,改变了传统决策者凭经验选择模型算法和算法系数的确定,方便了决策用户进行决策,增强了模型的功能,并提高了决策的准确性.     

智能电子商务物流配送商选择方法研究

电子商务供应商选择满意的物流配送服务商是一个复杂的过程,利用多Agent技术为基础的计算实验方法,提出基于Agent的电子物流配送服务商选择结构,建立了以离散数学里概念格为基础的电子商务物流配送服务商评价选择模型,并以实例方法说明物流配送服务商的选择过程及方法。     

基于移动Agent系统的安全技术研究

本文在论述了移动Agent系统所面临的各种安全性问题之后,总结了现有移动Agent系统的解决方案。在此基础上,本文建立了一个基于移动Agent系统的安全框架,旨在加强基于移动Agent系统的安全性,并实现了对其安全策略的灵活配置。     

基于Agent的网络漏洞扫描系统的设计与实现

分析了现有网络漏洞扫描系统的局限性并使用Agent技术对网络漏洞扫描系统部件进行了规范设计,描述了Agent间的通信与协作,并给出了基于Agent的分布式网络漏洞扫描系统的设计方法和实现过程。     

基于加强学习的BDI Agent动作规划机制

为了确保BDIAgent在动态、复杂的环境中实现基于某目标的动作序列决策任务,使用与/或图描述了意图决策结构,此结构将目标与实现这些目标的计划联系起来。根据意图决策结构,提出了3种不同的基于加强学习的动作规划策略,分别是短视性BDIAgent的单步规划、具有远见的BDIAgent的多步规划和追求完美的BDIAgent的最优规划。与传统的BDIAgent系统相比,这种新的意图决策模式克服了计划抽象的不足,并且易于编程实现。     

基于组织效用的Agent组织形成和演化机制

针对Agent组织形成和演化机制研究以自利型Agent为主的现状,提出一种面向结构的非自利型组织形成和演化机制.引入了个体最大消耗的约束条件和基于组织的效用机制,构造了迭代式分布求解的组织形成、调整、复用、优化机制,并在此基础上探讨了组织的演化.与自利型组织形成和演化机制相比,这种机制适用于政府和军事领域,保证了个体与组织思维状态的统一,有利于增强组织的稳定性、提高求解效率和组织的复用性.