分布式网络管理:智能与形式化建模研究
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更新于2024-08-08
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"这篇博士学位论文主要探讨了分布式网络管理模型及建模方法,重点在于多Agent系统在构建下一代网络管理系统中的应用。作者李伟在导师罗军舟的指导下,研究了如何利用多Agent系统提升网络管理的分布式和智能化水平,同时提出了一个适用于大规模网络的分布式智能管理模型——MADINM模型。此模型结合了Agent的多种特性,实现了对网络的高效管理。论文还涉及了数据挖掘技术,提出了一种名为LiSpan的新序列模式挖掘算法,该算法通过定位索引投影减少了系统开销。此外,论文提出了一种用有色Petri网进行分布式网络管理模型的形式化建模方法,能够全面描述多Agent系统的结构和行为。最后,通过一个基于MADINM模型的原型系统实现,验证了模型的有效性和实用性。关键词包括:网络管理模型、分布式管理、智能化管理、多Agent系统、性能评估、自学习机制、序列模式挖掘、形式化建模、有色Petri网。"
本文的核心知识点包括:
1. 分布式网络管理:网络管理的趋势是从集中式转向分布式,以适应大规模网络环境的需求,提高管理效率和灵活性。
2. 多Agent系统:作为分布式网络管理的一种新型思路,多Agent系统能解决复杂问题,展现分布式智能,提升网络管理的自主性和适应性。
3. MADINM模型:这是一种基于域的管理策略,结合了Agent的特性,兼顾网络的分布式和智能化管理,尤其适合大规模网络环境。
4. 数据挖掘与自学习机制:研究利用数据挖掘技术,特别是提出的LiSpan算法,实现智能Agent的自学习,提升管理的自动化水平。
5. 形式化建模方法:通过有色Petri网对分布式网络管理模型进行形式化描述,增强了模型的清晰度,减少了理解和实现的歧义性。
6. 原型系统验证:实际的系统实现证明了MADINM模型的可行性,能够有效地支持网络的自治管理。
这些知识点反映了网络管理领域的最新研究进展,尤其是分布式和智能化的结合,以及理论与实践的结合,对于网络管理和相关领域的发展具有重要价值。
2021-08-08 上传
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