多智能体系统在分布式数据挖掘中的应用研究

"基于MAS的分布式数据挖掘系统设计与研究" 本文主要探讨了如何利用多智能体系统（Multi-Agent System, MAS）来构建一个分布式数据挖掘系统，以应对计算机网络中日益复杂的数据管理和挖掘需求。随着计算机网络的发展，传统的数据管理方案已经无法有效处理大规模、动态变化的数据，因此，引入多智能体系统成为解决这一问题的新途径。 首先，论文深入介绍了数据挖掘的概念，这是从大量数据中发现有价值信息的过程，包括预处理、模式发现和模式评估等步骤。接着，它讨论了分布计算的基础，这是一种通过网络连接的多台计算机协同工作以完成单台计算机难以处理的大型任务的方法。此外，还阐述了Agent技术，即具有自主性、反应性、主动性以及社会性的软件实体，它们可以在环境中感知并作出决策。 在多智能体系统（MAS）方面，论文详细研究了其基本理论，特别是智能代理间的交互与合作机制。MAS中的每个Agent都有特定的任务和职责，它们通过通信协议交换信息，协同执行数据挖掘任务。这种分布式数据挖掘系统模型特别适用于地理上或逻辑上分散的数据源，因为它允许Agent在本地进行数据处理，减少了对网络带宽的需求，从而解决了数据传输的瓶颈问题。 论文提出了一个基于多智能体的分布式数据挖掘系统模型，该模型结合了移动Agent和智能Agent的优势。移动Agent能够在网络中移动，适应不同的环境，而智能Agent则能执行复杂的决策和学习任务。这个系统旨在实现对大规模分布式存储数据的高效挖掘，同时提供自治管理能力，以适应网络环境的变化。 论文还对系统的实现方法、Agent间的通信协议以及所使用的数据挖掘算法进行了讨论，并对系统性能、可行性以及实施过程中可能遇到的关键技术和难题进行了深入分析。作者期望通过这种方式，提高数据挖掘的效率，同时减少网络资源的消耗。 关键词：分布计算、Agent、多智能体系统、数据挖掘 总结起来，这篇硕士学位论文是关于如何利用多智能体系统来设计和研究分布式数据挖掘系统，以解决计算机网络中大数据管理和挖掘的挑战。它涵盖了数据挖掘的基本原理、分布计算技术、Agent系统的核心要素，以及如何将这些概念整合到一个实用的系统模型中，以实现更高效的数据处理和分析。