發(fā)布時間：2019-10-23 06:28

【摘要】：本文基于人工免疫系統(tǒng)的生物學基礎，，利用Agent技術，對網絡中維護Agent的生態(tài)防御機制進行研究。首先利用Agent技術、矩陣元素表示法、區(qū)域識別等技術對網絡中的維護Agent所處狀態(tài)進行識別，然后借助生物學種內差異原理對所處有效狀態(tài)的維護Agent能力差異進行研究與驗證，最后基于生態(tài)學物種競爭和生物免疫系統(tǒng)特性原理，擴大實驗研究空間，構建免疫模型，分析免疫策略借鑒過程中免疫模型各個階段的維護Agent和危險Agent的數量變化。論文的主要工作如下： (1)對網絡中維護Agent所處狀態(tài)進行定位和檢測 鑒于能否完成網絡間的通信任務，將網絡中的維護Agent分為有效狀態(tài)和無效狀態(tài)兩類。利用矩陣元素表示網格信息的方法，將網絡中的維護Agent隨機分布到矩陣中。通過探測區(qū)域的識別作用，根據矩陣元素的變化，判斷經過探測區(qū)域后的網絡中維護Agent所處狀態(tài)，最后通過Repast仿真軟件對整個過程進行仿真驗證。仿真結果表明，經過探測區(qū)域之后，可以將所處無效狀或有效狀態(tài)的維護Agent分類，提高了網絡辨別維護Agent所處狀態(tài)的準確性，同時也證實了矩陣元素表示網格信息的有效性。 (2)所處有效狀態(tài)的維護Agent能力差異性的研究與驗證 借助生態(tài)學種內差異原理，擴大實驗中樣本數量，以達到準確研究網絡中處于不同能力有效狀態(tài)的維護Agent之間的交互行為的目的。采用將有效狀態(tài)維護Agent的能力分為強、中、弱三種類型的方法，通過傷害規(guī)則判斷Agent生命值的變化情況。設定四組實驗，使用Repast仿真平臺進行仿真驗證，最后對得到的實驗數據進行對比分析，證明了能力越強的維護Agent的數量越多，完全清除危險Agent的時間越短，且最終維護Agent的生命值越大；當維護Agent數量不變，危險Agent數量增加時，清除危險Agent速度降低，并且維護Agent最終生命值也減小。 (3)基于網絡生態(tài)性的免疫模型的構建與驗證 借助物種競爭和生物免疫系統(tǒng)特性原理，擴大實驗研究空間，即本地特征和全局特征。采用增加維護Agent數量影響危險Agent存在數量的方法構建免疫模型。根據變化規(guī)則，設定相應的初始值和剩余比例，并通過Matlab實驗平臺對免疫模型進行仿真驗證。根據免疫模型各個階段得到的實驗數據分析維護Agent和危險Agent的數量變化，得出免疫模型不僅可以在短時間內有效的排除異己，釋放維護Agent所占多余網絡空間，而且可以根據具體情況設定維護Agent和危險Agent的初始值和剩余比例，具有廣泛的適用性。 最后，對論文的工作做出了總結，并指出了下一步的研究方向。
【圖文】：

對維護Agent的初步定位

三章 維護 Agent 所處狀態(tài)的檢測和定位，在這個虛擬空間中，隨機分布著各種維可以自由移動的。如果某網格已存在 Ag測區(qū)域還沒有開始工作時，維護 Agent 在示：：初
【學位授予單位】：石家莊鐵道大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP18;TP393.08

【參考文獻】

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本文編號：2551978