計(jì)算機(jī)論文：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化

　　為了能夠更有效地對(duì)各種大型復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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。下面是小編收集整理的計(jì)算機(jī)論文：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化，希望對(duì)您有所幫助!

　　摘要：隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來(lái)越困難。故障管理作為網(wǎng)絡(luò)管理的一個(gè)重要部分，直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運(yùn)行，因此需要一套科學(xué)的管理方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理。

　　關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò);智能化;故障管理

　　引言

　　隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來(lái)越困難。故障管理作為網(wǎng)絡(luò)管理的一個(gè)重要部分，直接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運(yùn)行，因此需要一套科學(xué)的管理方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)管理。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定因素都在增強(qiáng)，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來(lái)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(duì)各種大型復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)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(shí)際應(yīng)用還有相當(dāng)長(zhǎng)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(shí)庫(kù)、推理機(jī)、知識(shí)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(shí)時(shí)性、協(xié)作管理、層次性等特點(diǎn)，特別適合用在網(wǎng)絡(luò)的故障管理領(lǐng)域。但同時(shí)專家系統(tǒng)也面臨一些難題:

　　1.動(dòng)態(tài)的網(wǎng)絡(luò)變化可能需要經(jīng)常更新知識(shí)庫(kù)。

　　2.由于網(wǎng)絡(luò)故障可能會(huì)相關(guān)到其它許多事件，很難確定與某一癥狀相關(guān)的時(shí)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(biāo)識(shí)實(shí)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(shí)獲取一直以來(lái)是瓶頸所在，要想成功地獲取網(wǎng)絡(luò)故障知識(shí)，需要經(jīng)驗(yàn)豐富的網(wǎng)絡(luò)專家。

　　在實(shí)現(xiàn)智能化網(wǎng)絡(luò)管理系統(tǒng)時(shí)，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(shí)現(xiàn)上的復(fù)雜度和引入人工智能技術(shù)對(duì)系統(tǒng)性能和穩(wěn)定性的影響。

　　二.基于免疫agent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(gè)基于免疫agent的網(wǎng)絡(luò)故障管理模型。下面對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行詳細(xì)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(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障的時(shí)候，搜集故障信息，然后經(jīng)過(guò)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(shí)庫(kù)進(jìn)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(shí)發(fā)送匹配成功的激勵(lì)信號(hào);否則發(fā)送協(xié)助信號(hào)，請(qǐng)求其他agent協(xié)助解決，其他agent接收到幫助信號(hào)以后，到自己agent中的知識(shí)庫(kù)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(yùn)行是不斷進(jìn)行迭代的協(xié)同進(jìn)化過(guò)程。每進(jìn)行一次故障數(shù)據(jù)信息的診斷，模型就完成一次迭代過(guò)程。每一次迭代中，Agent之間會(huì)進(jìn)行信息的交互，在迭代過(guò)程中每一個(gè)agent的知識(shí)庫(kù)(也就是抗體集)會(huì)不斷的進(jìn)行更新，因而故障診斷能力會(huì)不斷的增強(qiáng)，整個(gè)過(guò)程是始終是處于動(dòng)態(tài)變化。

　　2.Agent各功能模塊介紹

　　移動(dòng)agent由六種不同功能的agent組成。下面對(duì)每種agent功能進(jìn)行詳細(xì)介紹。

　　(1)信息采集agent

　　信息采集是進(jìn)行故障診斷的前提。信息采集agent主要是對(duì)網(wǎng)絡(luò)主機(jī)及所屬子網(wǎng)絡(luò)上的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，然后將收集到的原始數(shù)據(jù)保存，然后進(jìn)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(zhǔn)備好數(shù)據(jù)信息。

　　(2)故障診斷agent

　　故障診斷agent是整個(gè)系統(tǒng)的核心。一個(gè)故障診斷agent通常只包含相對(duì)有限、獨(dú)立的故障檢測(cè)方法，提供對(duì)某一具體類型的數(shù)據(jù)分析服務(wù)，因此它的檢測(cè)能力是非常有限的。故障診斷agent根據(jù)本身的責(zé)任，它會(huì)主動(dòng)發(fā)送請(qǐng)求給相關(guān)的信息采集agent，然后對(duì)返回的信息進(jìn)行分析，得出診斷結(jié)論。如果存在無(wú)法識(shí)別的異常，故障診斷agent會(huì)將數(shù)據(jù)源信息、實(shí)際診斷方法、故障參數(shù)等信息作為本地存儲(chǔ)，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(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)agent之間的相互通信。每個(gè)局域網(wǎng)都有一個(gè)通信agent而且是唯一，局域網(wǎng)內(nèi)的agent之間必須通過(guò)通信agent才能進(jìn)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(guò)程中可能遇到各種問(wèn)題，如數(shù)據(jù)采集不完整、領(lǐng)域知識(shí)不完備等，這些因素增加了檢測(cè)結(jié)果的不確定性。對(duì)于比較簡(jiǎn)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(wèn)題的所在，此時(shí)決策agent就發(fā)揮作用了。如果無(wú)法得出明確的診斷結(jié)論，這個(gè)時(shí)候決策agent會(huì)將診斷信息發(fā)送給系統(tǒng)管理agent，請(qǐng)求人工處理，處理完成后，將處理信息添加到知識(shí)庫(kù)中，以備將來(lái)使用，這也就是學(xué)習(xí)過(guò)程。

　　(5)知識(shí)管理agent(知識(shí)庫(kù))

　　知識(shí)管理agent主要功能是存儲(chǔ)相關(guān)領(lǐng)域的基本原理、專家的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)以及一些實(shí)際案例等，信息數(shù)據(jù)也是專家知識(shí)庫(kù)的重要部分。知識(shí)庫(kù)的內(nèi)容為各種故障的診斷提供了必需的知識(shí)。知識(shí)管理agent主要是維護(hù)、搜索、轉(zhuǎn)換知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)，包括協(xié)調(diào)全局、本地知識(shí)庫(kù)的管理的同步和關(guān)聯(lián)，負(fù)責(zé)知識(shí)庫(kù)中知識(shí)的更新與學(xué)習(xí)。

　　(6)系統(tǒng)管理agent

　　系統(tǒng)管理agent是整個(gè)系統(tǒng)正常運(yùn)行的保障，主要職責(zé)是負(fù)責(zé)agent的創(chuàng)建、掛起、注銷等，并為各個(gè)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(chǔ)功能。

　　(7)故障診斷中抗體庫(kù)算法設(shè)計(jì)

　　在整個(gè)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(kù)。本文基于免疫原理的設(shè)計(jì)了一種高效的算法，具體描述如下。

　�、俪跏挤N群，根據(jù)待解決問(wèn)題的具體要求，隨機(jī)產(chǎn)生數(shù)量為N的個(gè)體。

　�、诟鶕�(jù)專家知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)建立本地知識(shí)庫(kù)，本地知識(shí)庫(kù)包含的一系列的抗體集。

　　③本地知識(shí)庫(kù)接收其它Agent的疫苗，然后進(jìn)行知識(shí)庫(kù)的更新，形成新的抗體集。

　�、芸乖瓊鞲衅鞑杉�一定范圍內(nèi)的信息數(shù)據(jù)。

　　⑤如果判斷采集到的信息數(shù)據(jù)可能會(huì)存在異常，則發(fā)送協(xié)助解決信息給當(dāng)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(shí)庫(kù)抗體進(jìn)行匹配，如果匹配成功，那么表明本地知識(shí)庫(kù)內(nèi)有對(duì)應(yīng)的解決方案(即存在抗體)，然后進(jìn)行免疫應(yīng)答。

　　⑥將此抗體模式作為疫苗，發(fā)送刺激信號(hào)給其它相關(guān)免疫Agent，然后可以作為經(jīng)驗(yàn)給其它免疫Agent解決類似問(wèn)題。

　�、哌M(jìn)入下一階段，轉(zhuǎn)到步驟③。

　　⑧若免疫Agent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(yàn)知識(shí)作為參考，那么轉(zhuǎn)到步驟⑤,并且學(xué)習(xí)參考經(jīng)驗(yàn)知識(shí)并保存，然后對(duì)本地知識(shí)庫(kù)進(jìn)行更新，提供給下次免疫答復(fù)。

　　實(shí)際的操作過(guò)程中，我們首先需要定義網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和實(shí)體，網(wǎng)絡(luò)故障具體表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)實(shí)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(yùn)行時(shí)的信息，對(duì)這些信息進(jìn)行預(yù)處理，將其轉(zhuǎn)換成具體問(wèn)題的求解，最后將此問(wèn)題求解方案通過(guò)一定的形式轉(zhuǎn)化成免疫算子，用于生成種群中的個(gè)體。

　　結(jié)束語(yǔ)

　　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(duì)于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)故障管理，具有更好的靈活性和主動(dòng)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(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)故障管理中，可以對(duì)一些不完整的信息進(jìn)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(wèn)題。

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