移动Agent理性迁移研究与路由优化

"基于移动Agent理性迁移研究，王炜，河海大学计算机及信息工程学院，南京（210098），本文主要分析了移动Agent的技术特点、发展过程、应用前景和当前存在的主要问题。并且主要针对移动Agent迁移理论的核心:路由问题，进行了探讨，在蚁群优化算法的基础上改进了迁移路径的选择策略，提出了一种符合约束条件的理性迁移方法，起到了网络均衡作用，提高了分布式并行计算的效率。" 移动Agent是一种自主、智能的软件实体，能够在网络中移动，并在不同主机之间执行任务。它们拥有自我管理的能力，可以自主决策，适应环境变化，与其它Agent交互，以及在必要时进行迁移。这种技术在分布式计算、数据收集、协同工作和智能服务等领域有着广泛的应用潜力。 移动Agent的关键技术包括自主性、安全性、迁移机制和路由选择。其中，路由问题是移动Agent迁移理论的核心。传统的路由策略可能无法有效地处理网络拥塞、延迟和能源效率等问题。王炜的论文针对这一问题，提出了基于蚁群优化算法的改进策略，通过模拟自然界中蚂蚁寻找最短路径的行为，动态地优化Agent的迁移路径。这种方法考虑了网络的实时状态和约束条件，确保了迁移过程的理性，从而在网络中实现负载均衡，提高分布式并行计算的效率。 论文首先介绍了移动Agent技术的研究背景和意义，指出随着互联网的快速发展和用户需求的多样化，传统的C/S模型已无法满足大规模分布式计算的需求。移动Agent的出现，尤其是Java语言的支持，为解决这些问题提供了新思路。接着，论文深入探讨了Agent技术的三大方向：智能Agent、多Agent系统和面向Agent的程序设计，并对"Agent"的概念进行了分类和解释。 在多Agent系统中，每个Agent都有特定的职责和功能，它们通过通信和协作完成共同的任务。自主性、社会性、反应性、能动性和时间感知是定义一个智能Agent的重要特征。这些特性使得Agent能够在复杂环境中自我调整，以实现预定的目标。 论文的创新点在于提出的理性迁移方法，它结合了蚁群优化算法的优势，改进了Agent的迁移路径选择，有效解决了路由问题，提升了整个系统的性能。最后，论文可能详细阐述了该方法的实施步骤、实验结果和性能评估，以此验证其有效性。 这篇论文深入研究了移动Agent的理性迁移策略，为分布式计算环境中的高效资源管理和任务调度提供了理论支持和实用方案。通过这种方式，不仅可以提升网络服务的质量，还能进一步推动移动Agent技术在各个领域的实际应用。