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分层多管理者网络故障监控策略
引用本文:张新,常义林,沈中,刘福杰,崔灿.分层多管理者网络故障监控策略[J].西安电子科技大学学报,2005,32(6):873-876.
作者姓名:张新  常义林  沈中  刘福杰  崔灿
作者单位:(1. 西安电子科技大学 综合业务网理论与关键技术国家重点实验室,陕西 西安 710071; 2. 西安邮电学院 电信系,陕西 西安 710061)
基金项目:综合业务网理论与关键技术国家重点实验室基金资助项目(00JS63.2.1.DZ01)
摘    要:为了降低实时监控而增加的网络管理负担,提出一种分层多管理者网络故障监控策略.应用多代理马尔可夫决策过程,建立了一种新的多管理者网络故障监控机制,并给出了该机制下基于强化学习的轮询策略.采用这种基于多管理者的马尔可夫决策过程的分层网络故障管理技术,缩短了轮询次数,并能准确地发现网络故障,同时减少网络管理的信息开销.

关 键 词:网络故障管理  管理策略  多管理者的马尔可夫决策过程  强化学习  
文章编号:1001-2400(2005)06-0873-04
收稿时间:2004-11-30
修稿时间:2004-11-30

Fault monitoring policy for a hierarchical network with a multi-manager
ZHANG Xin, CHANG Yi-lin, SHEN Zhong, LIU Fu-jie, CUI Can.Fault monitoring policy for a hierarchical network with a multi-manager[J].Journal of Xidian University,2005,32(6):873-876.
Authors:ZHANG Xin  CHANG Yi-lin  SHEN Zhong  LIU Fu-jie  CUI Can
Affiliation:(1. State Key Lab. of Integrated Service Networks, Xidian Univ., Xi′an 710071, China;2. Dept. of Electronic and Information, Xi′an Inst. of Post and Telecommunications, Xi′an 710061, China) ;
Abstract:In order to reduce the overhead caused by real-time network monitoring, a policy for fault monitoring of a hierarchical network with a multi-manager is proposed. This fault monitoring policy is based on the model of multi-agent Markov Decision Processes and makes use of the reinforcement learning mechanism. Simulation results show that the proposed scheme based on MMDP makes the network management more efficient by accurately detecting the faulty node and significantly reducing the management overhead.
Keywords:network fault management  policy management  MMDP  reinforcement learning
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