試述計算機網絡故障管理智能化
導語：故障管理是計算機網絡的管理最基本、最重要的功能。針對網絡故障管理進行研究,并提出了網絡故障管理智能化的方法,為網絡故障智能化的進一步發展奠定了基礎。下面是小編搜集整理的試述計算機網絡故障管理智能化的論文范文，歡迎大家閱讀參考。
摘要：隨著計算機網絡規模的日益擴展，網絡的復雜性和不確定要素都在加強，網絡的管理變得越來越困難。毛病管理作爲網絡管理的一個重要局部，間接關系到網絡能否正常運轉，因而需求一套迷信的管理辦法停止網絡管理。
關鍵詞：計算機網絡;智能化;毛病管理
引言
隨著計算機網絡規模的日益擴展，網絡的復雜性和不確定要素都在加強，網絡的管理變得越來越困難。毛病管理作爲網絡管理的一個重要局部，間接關系到網絡能否正常運轉，因而需求一套迷信的管理辦法停止網絡管理。隨著計算機網絡規模的日益擴展，網絡的復雜性和不確定要素都在加強，網絡的管理變得越來越困難。
一、智能化網絡管理的概述
爲了可以更無效地對各種大型復雜的網絡停止管理，許多研討人員將人工智能技術使用到網絡管理范疇。雖然片面的智能化的網絡管理間隔實踐使用還有相當長的一段路要走，但是在網絡管理的特定范疇施行智能化，尤其是基于專家零碎技術的網絡管理是可行的。用于毛病管理的專家零碎由知識庫、推理機、知識獲取模塊和解釋接口四大次要局部組成。專家零碎以其實時性、協作管理、層次性等特點，特別合適用在網絡的毛病管理范疇。但同時專家零碎也面臨一些難題:
1.靜態的網絡變化能夠需求常常更新知識庫。
2.由于網絡毛病能夠會相關到其它許多事情，很難確定與某一癥狀相關的工夫的開端和完畢，解釋和綜合音訊復雜。
3.能夠需求少量的指令用以標識實踐的網絡形態，并且專家零碎需求和它們接口。
4.專家零碎的知識獲取不斷以來是瓶頸所在，要想成功地獲取網絡毛病知識，需求經歷豐厚的網絡專家。
在完成智能化網絡管理零碎時，還必需掌握零碎復雜性與零碎功能的關系。不只要應用將較爲成熟的人工智能技術，而且要思索完成上的復雜度和引入人工智能技術對零碎功能和波動性的影響。
二、基于免疫agent的網絡毛病管理
在后面引見實際的根底上，我們提出了一個基于免疫agent的網絡毛病管理模型。上面對這個模型停止詳細剖析。
1.免疫agent毛病管理模型
免疫Agent網絡模型的任務原理是，當網絡發作毛病的時分，搜集毛病信息，然后經過一定的處置后，以抗原的方式提交到本地agent，本地agent首先在本地知識庫停止搜索，看能否存在與抗原相婚配的毛病類型，假如存在，那麼輸入毛病信息，同時發送婚配成功的鼓勵信號;否則發送協助信號，懇求其他agent協助處理，其他agent接納到協助信號當前，到本人agent中的知識庫就行搜索，看能否存在相婚配的信息，假如存在，則將婚配到的毛病類型發送給本地agent，否則將毛病信息交由人工處理。免疫agent模型如下圖所示。
模型的運轉是不時停止迭代的協同退化進程。每停止一次毛病數據信息的診斷，模型就完成一次迭代進程。每一次迭代中，Agent之間會停止信息的交互，在迭代進程中每一個agent的知識庫(也就是抗體集)會不時的停止更新，因此毛病診斷才能會不時的加強，整個進程是一直是處于靜態變化。
2.Agent各功用模塊引見
挪動agent由六種不同功用的agent組成。上面對每種agent功用停止詳細引見。
(1)信息采集agent
信息采集是停止毛病診斷的前提。信息采集agent次要是對網絡主機及所屬子網絡上的原始數據停止搜集，然后將搜集到的原始數據保管，然后停止一些預處置(如剖析數據傳輸采用的協議、丟包率等)，爲毛病診斷預備好數據信息。
(2)毛病診斷agent
毛病診斷agent是整個零碎的中心。一個毛病診斷agent通常只包括絕對無限、獨立的毛病檢測辦法，提供對某一詳細類型的數據剖析效勞，因而它的檢測才能是十分無限的。毛病診斷agent依據自身的責任，它會自動發送懇求給相關的信息采集agent，然后對前往的信息停止剖析，得出診斷結論。假如存在無法辨認的異常，毛病診斷agent會將數據源信息、實踐診斷辦法、毛病參數等信息作爲本地存儲，發送給決策agent做下一步處置。
(3)通訊agent
所謂的通訊agent就是擔任網絡agent之間的互相通訊。每個局域網都有一個通訊agent而且是獨一，局域網內的agent之間必需經過通訊agent才干停止交互，否則不能間接通訊。通訊agent自身并不具有執行診斷義務的才能，是爲其他agent效勞的。
(4)決策agent
零碎在毛病診斷進程中能夠遇到各種成績，如數據采集不完好、范疇知識不齊備等，這些要素添加了檢測后果的不確定性。關于比擬復雜的義務而言，決策agent也許不是必需的，但是假如義務比擬復雜，依據單一毛病特征并不能確定成績的所在，此時決策agent就發揚作用了。假如無法得出明白的診斷結論，這個時分決策agent會將診斷信息發送給零碎管理agent，懇求人工處置，處置完成后，將處置信息添加到知識庫中，以備未來運用，這也就是學習進程。
(5)知識管理agent(知識庫)
知識管理agent次要功用是存儲相關范疇的根本原理、專家的經歷知識以及一些實踐案例等，信息數據也是專家知識庫的重要局部。知識庫的內容爲各種毛病的診斷提供了必需的知識。知識管理agent次要是維護、搜索、轉換知識庫中的知識，包括協調全局、本地知識庫的管理的同步和關聯，擔任知識庫中知識的更新與學習。
(6)零碎管理agent
零碎管理agent是整個零碎正常運轉的保證，次要職責是擔任agent的創立、掛起、登記等，并爲各個agent提供信息搜索功用。零碎管理agent中還爲診斷義務聯盟提供信息存儲功用。
(7)毛病診斷中抗體庫算法設計
在整個零碎中，毛病診斷是零碎中的最重要局部，而毛病診斷的中心是抗體庫。本文基于免疫原理的設計了一種高效的算法，詳細描繪如下。
①初始種群，依據待處理成績的詳細要求，隨機發生數量爲N的集體。
②依據專家知識和經歷樹立本地知識庫，本地知識庫包括的一系列的抗體集。
③本地知識庫接納其它Agent的疫苗，然后停止知識庫的更新，構成新的抗體集。
④抗原傳感器采集一定范圍內的信息數據。
⑤假如判別采集到的信息數據能夠會存在異常，則發送協助處理信息給以后免疫Agent，處于等候形態并堅持免疫耐受，轉步驟⑧。
信息數據與本地知識庫抗體停止婚配，假如婚配成功，那麼標明本地知識庫內有對應的處理方案(即存在抗體)，然后停止免疫應對。
⑥將此抗體形式作爲疫苗，發送安慰信號給其它相關免疫Agent，然后可以作爲經歷給其它免疫Agent處理相似成績。
⑦進入下一階段，轉到步驟③。
⑧若免疫Agent前往的信息是持續等候，那麼持續堅持免疫耐受，并轉到步驟⑦;若其它免疫Agent前往經歷知識作爲參考，那麼轉到步驟⑤,并且學習參考經歷知識并保管，然后對本地知識庫停止更新，提供應下次免疫回答。
實踐的操作進程中，我們首先需求定義網絡形態和實體，網絡毛病詳細表如今網絡實體的某些的屬性值的超出了允許的范圍，然后零碎就可以獲取網絡運轉時的信息，對這些信息停止預處置，將其轉換成詳細成績的求解，最初將此成績求解方案經過一定的方式轉化成免疫算子，用于生成種群中的集體。
完畢語
本文提出的基于免疫agent的網絡毛病管明智能化零碎，絕對于傳統的網絡毛病管理，具有更好的靈敏性和自動性，具有更高的效率和決策才能。我們將免疫算法和Agent結合運用到網絡毛病管理中，可以對一些不完好的信息停止處置，進步了網絡管明智能化程度，特別合適于散布式的大型復雜網絡，能更好地、更快的發現處理了網絡中存在各種成績。
參考文獻
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