試述計算機網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化
引導(dǎo)語：隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定要素都在加強，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。以下是YJBYS的小編為大家找到的試述計算機網(wǎng)絡(luò)故障管理智能化。希望能幫助大家!
摘要：隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定要素都在加強，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。毛病管理作爲(wèi)網(wǎng)絡(luò)管理的一個重要局部，間接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運轉(zhuǎn)，因而需求一套迷信的管理辦法停止網(wǎng)絡(luò)管理。
關(guān)鍵詞：計算機網(wǎng)絡(luò);智能化;毛病管理
引言
隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定要素都在加強，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。毛病管理作爲(wèi)網(wǎng)絡(luò)管理的一個重要局部，間接關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)能否正常運轉(zhuǎn)，因而需求一套迷信的管理辦法停止網(wǎng)絡(luò)管理。隨著計算機網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的日益擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性和不確定要素都在加強，網(wǎng)絡(luò)的管理變得越來越困難。
一、智能化網(wǎng)絡(luò)管理的概述
爲(wèi)了可以更無效地對各種大型復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)停止管理，許多研討人員將人工智能技術(shù)使用到網(wǎng)絡(luò)管理范疇。雖然片面的智能化的網(wǎng)絡(luò)管理間隔實踐使用還有相當(dāng)長的一段路要走，但是在網(wǎng)絡(luò)管理的特定范疇施行智能化，尤其是基于專家零碎技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)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(xié)作管理、層次性等特點，特別合適用在網(wǎng)絡(luò)的毛病管理范疇。但同時專家零碎也面臨一些難題:
1.靜態(tài)的網(wǎng)絡(luò)變化能夠需求常常更新知識庫。
2.由于網(wǎng)絡(luò)毛病能夠會相關(guān)到其它許多事情，很難確定與某一癥狀相關(guān)的工夫的開端和完畢，解釋和綜合音訊復(fù)雜。
3.能夠需求少量的指令用以標(biāo)識實踐的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)，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(wǎng)絡(luò)毛病知識，需求經(jīng)歷豐厚的網(wǎng)絡(luò)專家。
在完成智能化網(wǎng)絡(luò)管理零碎時，還必需掌握零碎復(fù)雜性與零碎功能的關(guān)系。不只要應(yīng)用將較爲(wèi)成熟的人工智能技術(shù)，而且要思索完成上的復(fù)雜度和引入人工智能技術(shù)對零碎功能和波動性的影響。
二、基于免疫agent的網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)毛病管理模型。上面對這個模型停止詳細(xì)剖析。
1.免疫agent毛病管理模型
免疫Agent網(wǎng)絡(luò)模型的任務(wù)原理是，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)作毛病的時分，搜集毛病信息，然后經(jīng)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(fā)送婚配成功的鼓勵信號;否則發(fā)送協(xié)助信號，懇求其他agent協(xié)助處理，其他agent接納到協(xié)助信號當(dāng)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(fā)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(zhuǎn)是不時停止迭代的協(xié)同退化進(jìn)程。每停止一次毛病數(shù)據(jù)信息的診斷，模型就完成一次迭代進(jìn)程。每一次迭代中，Agent之間會停止信息的交互，在迭代進(jìn)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(jìn)程是一直是處于靜態(tài)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(xì)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(wǎng)絡(luò)主機及所屬子網(wǎng)絡(luò)上的原始數(shù)據(jù)停止搜集，然后將搜集到的原始數(shù)據(jù)保管，然后停止一些預(yù)處置(如剖析數(shù)據(jù)傳輸采用的協(xié)議、丟包率等)，爲(wèi)毛病診斷預(yù)備好數(shù)據(jù)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(xì)類型的數(shù)據(jù)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(jù)自身的責(zé)任，它會自動發(fā)送懇求給相關(guān)的信息采集agent，然后對前往的信息停止剖析，得出診斷結(jié)論。假如存在無法辨認(rèn)的異常，毛病診斷agent會將數(shù)據(jù)源信息、實踐診斷辦法、毛病參數(shù)等信息作爲(wèi)本地存儲，發(fā)送給決策agent做下一步處置。
(3)通訊agent
所謂的通訊agent就是擔(dān)任網(wǎng)絡(luò)agent之間的互相通訊。每個局域網(wǎng)都有一個通訊agent而且是獨一，局域網(wǎng)內(nèi)的agent之間必需經(jīng)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(zhí)行診斷義務(wù)的才能，是爲(wèi)其他agent效勞的。
(4)決策agent
零碎在毛病診斷進(jìn)程中能夠遇到各種成績，如數(shù)據(jù)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(guān)于比擬復(fù)雜的義務(wù)而言，決策agent也許不是必需的，但是假如義務(wù)比擬復(fù)雜，依據(jù)單一毛病特征并不能確定成績的所在，此時決策agent就發(fā)揚作用了。假如無法得出明白的診斷結(jié)論，這個時分決策agent會將診斷信息發(fā)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(xué)習(xí)進(jìn)程。
(5)知識管理agent(知識庫)
知識管理agent次要功用是存儲相關(guān)范疇的根本原理、專家的經(jīng)歷知識以及一些實踐案例等，信息數(shù)據(jù)也是專家知識庫的重要局部。知識庫的內(nèi)容爲(wèi)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(hù)、搜索、轉(zhuǎn)換知識庫中的知識，包括協(xié)調(diào)全局、本地知識庫的管理的同步和關(guān)聯(lián)，擔(dān)任知識庫中知識的更新與學(xué)習(xí)。
(6)零碎管理agent
零碎管理agent是整個零碎正常運轉(zhuǎn)的保證，次要職責(zé)是擔(dān)任agent的創(chuàng)立、掛起、登記等，并爲(wèi)各個agent提供信息搜索功用。零碎管理agent中還爲(wèi)診斷義務(wù)聯(lián)盟提供信息存儲功用。
(7)毛病診斷中抗體庫算法設(shè)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(shè)計了一種高效的算法，詳細(xì)描繪如下。
①初始種群，依據(jù)待處理成績的詳細(xì)要求，隨機發(fā)生數(shù)量爲(wèi)N的集體。
②依據(jù)專家知識和經(jīng)歷樹立本地知識庫，本地知識庫包括的`一系列的抗體集。
�、郾镜刂R庫接納其它Agent的疫苗，然后停止知識庫的更新，構(gòu)成新的抗體集。
�、芸乖瓊鞲衅鞑杉欢ǚ秶鷥�(nèi)的信息數(shù)據(jù)。
�、菁偃缗袆e采集到的信息數(shù)據(jù)能夠會存在異常，則發(fā)送協(xié)助處理信息給以后免疫Agent，處于等候形態(tài)并堅持免疫耐受，轉(zhuǎn)步驟⑧。
信息數(shù)據(jù)與本地知識庫抗體停止婚配，假如婚配成功，那麼標(biāo)明本地知識庫內(nèi)有對應(yīng)的處理方案(即存在抗體)，然后停止免疫應(yīng)對。
�、迣⒋丝贵w形式作爲(wèi)疫苗，發(fā)送安慰信號給其它相關(guān)免疫Agent，然后可以作爲(wèi)經(jīng)歷給其它免疫Agent處理相似成績。
�、哌M(jìn)入下一階段，轉(zhuǎn)到步驟③。
⑧若免疫Agent前往的信息是持續(xù)等候，那麼持續(xù)堅持免疫耐受，并轉(zhuǎn)到步驟⑦;若其它免疫Agent前往經(jīng)歷知識作爲(wèi)參考，那麼轉(zhuǎn)到步驟⑤,并且學(xué)習(xí)參考經(jīng)歷知識并保管，然后對本地知識庫停止更新，提供應(yīng)下次免疫回答。
實踐的操作進(jìn)程中，我們首先需求定義網(wǎng)絡(luò)形態(tài)和實體，網(wǎng)絡(luò)毛病詳細(xì)表如今網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)運轉(zhuǎn)時的信息，對這些信息停止預(yù)處置，將其轉(zhuǎn)換成詳細(xì)成績的求解，最初將此成績求解方案經(jīng)過一定的方式轉(zhuǎn)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(wǎng)絡(luò)毛病管明智能化零碎，絕對于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)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(jié)合運用到網(wǎng)絡(luò)毛病管理中，可以對一些不完好的信息停止處置，進(jìn)步了網(wǎng)絡(luò)管明智能化程度，特別合適于散布式的大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，能更好地、更快的發(fā)現(xiàn)處理了網(wǎng)絡(luò)中存在各種成績。
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