基于Java的Agent强迁移研究和实现

实现Agent强迁移的关键问题是捕捉和恢复Agent状态。通过分析JVM的概念及体系结构,提出了一种用来获取类型信息的类型推理机制。根据类型推理机制的实现思想和工作原理,以及运用它捕捉Java程序状态,并通过代码迁移、数据状态迁移和执行状态迁移的关键技术,设计并开发了支持A-gent强迁移的新Java包java.lang.agentpack。完成后的类推方法具有较好的移植性和完整性,能较好解决Agent强迁移问题,不必修改JVM,也不增加额外开销,具有很好的应用价值。     

Agent迁移机制辨析

对Agent迁移机制进行分析，总结出了Agent迁移的4种主要类型，并设计了相应的Agent迁移算法模型；给出了一种可变迁移量的结构化迁移算法，并从理论上证明了该算法的收益。     

基于抽象机模式的Java虚拟机设计

Java虚拟机（JVM）作为Java程序与操作系统之间的桥梁，解决了Java程序在异构操作系统上运行的问题．但现有JVM功能模块之间的强耦合性，给JVM结构和指令集的扩展带来了困难．本文基于抽象机模式设计的JVM．通过将JVM的静态特性和动态特性定义为分离组件来分散关注点，以及抽象机模式与JVM固有特性的结合实现的JVM具有松散的耦合度．可扩展的结构和指令集．以及易分配的指令语义．     

基于移动Agent的分布数据库访问

移动Agent技术广泛应用于移动计算或分布计算领域。文中对现有五种典型的移动Agent系统在语言、迁移机制、通信机制和安全性等方面做了比较，并在IBM的商用移动Agent平台Aglet上实现了基于移动Agent的分布数据库访问：移动Agent被派遣到远程数据库服务器，进行数据库访问，并把结果带回来。现有移动Agent平台在可管理性、安全性、自主性方面仍存在问题，在实际应用之前需要加以解决。     

基于遗传算法的移动Agent迁移策略研究

在详细介绍移动Agent的基础上,基于遗传算法探讨了一种移动Agent的迁移策略.该策略能为移动Agent规划出一组最佳的迁移路径,使得移动Agent能适应复杂的动态网络坏境,并及时自主地修改迁移路径.最后仿真了一个实例,通过对实例的分析,验证了该算法能使移动Agent更好地适应动态迁移环境,寻找到最短路径,提高迁移效率.     

一种基于JPDA的EJB组件强迁移方法

随着分布式应用技术的发展,组件的静态性限制了分布式系统在运行期间适应其环境变化的要求。为了动态适应外界环境变化,提高系统性能,组件迁移的研究受到广泛关注。目前学术界对组件迁移技术的研究大多集中在组件弱迁移上,对强迁移的研究较少。文章提出了一种新的EJB组件强迁移方法,它通过JPDA来捕获和恢复组件强迁移所需的运行状态。这种方法可以在不需要修改JVM的情况下,得到并恢复EJB组件的运行状态,保证了较强的通用性。本方法在自主研制的JANTM平台中得到了实现,应用在负载平衡和失效恢复两个方面。     

基于移动Agent的网络安全问题研究

对移动Agent(代理)的工作原理、特点和存在的安全问题进行了论述,并将其运用到分布式局域网络的客户机/服务器结构中,以研究移动Agent在网络中的安全问题.用Java语言编写了2个移动Agent,研究其移动Agent在网络中的通信机制,实现了基于移动Agent的客户机/服务器结构.并利用Java的安全机制,解决了Agent在网络中的安全问题.     

基于移动Agent的分布数据库访问

移动 Agent技术广泛应用于移动计算或分布计算领域。文中对现有五种典型的移动 Agent系统在语言、迁移机制、通信机制和安全性等方面做了比较 ,并在 IBM的商用移动 Agent平台 Aglet上实现了基于移动 Agent的分布数据库访问 :移动 Agent被派遣到远程数据库服务器 ,进行数据库访问 ,并把结果带回来。现有移动 Agent平台在可管理性、安全性、自主性方面仍存在问题 ,在实际应用之前需要加以解决     

基于移动Agent的网络管理的应用与实现

针对网络管理现状，将面向对象Java技术应用于移动Agent系统，探讨了移动Agent关键技术，给出了基于移动Agent网络管理框架，通过实验模型验证了该方案的可行性．     

基于Agent会话的数字车间运作模型的研究

使用会话作为分析Agent之间通信的基本单位。在基于Agent的数字车间中有多种类型的Agent分别实现着不同的功能，它们之间在进行交互时，因为任务和功能的不同而应采取不同的会话方式。在分析各种不同类型Agent之间7种主要类型的交互关系后，给出了基于Agent会话的车间运作过程，并用AUML描述了车间生产调度会话模式。最后采用Java语言在Agent开发平台JADE上实现了数字车间的调度系统，验证了基于Agent会话的数字车间运作模型的高效性和可靠性。     

基于分布式Agent联盟的机器学习机制

提出了一种基于分布式Agent的机器学习模型。用Agent来构成机器学习的各组成部分，并由采用不同学习方法的Agent构成学习模块。为实现分布式Agent的协作学习机制，采用Agent联盟作为协作体系结构。将一种改进的遗传算法用于Agent联盟以实现分布式Agent的协作，该遗传算法控制参数动态地变化，采用粗粒度型的并行方式，一传多的交换个体方式和完全网络拓扑迁移模型。系统具有良好的性能。     

基于Java的可移动软件Agent系统安全性

移动Agent 具有迁移计算的特性,安全性成为构造运行环境的重要组成部分.分析了Mobile Agent环境下安全问题的构成和特点,并根据它提出了对系统的要求和对所开发的Mobile Agent系统JMSAS中的解决方案.将安全模型建立于访问控制模型之上,并根据Mobile Agent的特点加入了第三方认证体制.在安全机制的设计中围绕Agent的两种状态--运行态和迁移态进行讨论,对主要部件和协议做了详细的介绍.     

基于协作Agent的智能决策支持系统研究

针对传统智能决策支持系统缺乏可重构性和协调性等弱点,提出一种基于多Agent的智能决策支持系统结构．通过引入人工智能中的Agent技术构建决策支持系统,采用拥有不同功能的智能体Agent实现了决策支持系统的各智能部件．利用Agent技术对系统进行了结构设计和运行设计,提出以协作Agent为核心的新的系统结构,较好地实现了多Agent之间的协作和交互,为解决多Agent系统中Agent之间的协作难题提供了一种新的思路．     

智能Agent的可拓策略生成机制

针对智能Agent缺乏通用的策略生成机制的问题,探讨了如何在智能Agent中加入可拓学的菱形思维方法,并在软件中实现,使其具有策略生成机制而代替人解决矛盾问题．利用可拓学的策略生成机制使智能Agent具有解决矛盾问题的能力;利用智能Agent的自主性和预动性以确保在变化多端的客观环境下策略生成过程的正确,增加策略生成的灵活性．实验结果表明了智能Agent策略生成机制的有效性．     

多Agent框架下Mini—team的设计实现及应用

给出了一种基于Multi-agent系统的Mini-tenm体系结构,它实现了组内多Agent的局部集中式通信控制。文中就其实现技术及性能特点进行了详细的论述,还对Mini-team控制下多Agent通信策略、推理机制等方面也进行了阐述。并给出了该模型在高速公路车道收费控制系统中的应用实例。     

基于移动Agent的分布式数据访问模型

移动Agent技术为人们提供了更加统一的处理分布式系统中的代码和数据的解决方案,“代码移向数据”是移动Agent技术的重要思想.研究了Agent技术，并结合Java体系的RMI机制,讨论了一种Agent技术与分布式对象相结合的分布式数据访问模型，并基于此模型实现了一个分布式数据查询系统.在局域网上进行了试验，并与分布式对象技术做了比较，取得了较为满意的效果，展现出了良好的应用前景和优越性.     

Mobile Agent—Concordia的体系结构及关键技术

探讨了三菱的Horizon系统实验室的Concordia系统结构,分析了Concordia的Mobile Agent迁移的实现机制,迁移路线和管理方式,以及Agent迁移和存储时间的安全保护,采用消息排队等技术,提供了Agent可靠性的保障,协同工作的支持等关键技术。     

基于移动Agent技术在电子商务系统中的应用研究

本文主要探讨了移动Agent技术在电子商务拍卖系统中的应用,首先介绍了移动Agent技术理论;其次介绍了基于移动Agent技术的电子商务系统的需求与功能设计;最后,着重分析了Agent迁移技术、网关支付和系统运行的实现。     

地理本体Agent在紧急状态决策过程中的语义互操作

针对地理信息对语义的特殊要求,提出了利用本体实现基于语义的地理Agent的集成和互操作的基本方法.通过该方法,首先利用地理Agent中的领域本体把各个分布异构的GIS节点用本体封装起来,对外显示基于本体的界面;然后通过Agent的语义推理机制,建立不同本体系统之间的语义关系;最后通过不同GIS节点之间的语义关系投影到全局本体Agent中的本体树实现地理信息系统的集成,从而为紧急状态决策支持系统提供一个基于语义的地理信息服务,实现了透明和准确地访问空间信息资源和服务.     

基于概率选择的次优移动Agent迁移策略研究

针对原有网络结构开销较大、负载分配不均等缺点,提出一种区域核心式移动Agent服务注册模式.针对移动Agent路由选择问题提出了一种模拟蚁群算法的路由选择新算法,并给出了一种基于概率P的移动Agent迁移策略,改变了传统迁移只按照某种标准下的最优路径进行的模式,使移动Agent可以充分利用网络中的各条符合时延条件的通路进行迁移;模拟自动控制理论中的反馈思想,使移动Agent执行任务的同时,担任修正路由信息的任务,使路由表的信息始终保持次优状态.仿真实验证明,提出的移动Agent迁移体系在收敛速度、容错性、系统开销和迁移时延等方面有明显改进,并且可以有效缓解在网络负载较重的情况下出现的网络节点阻塞以致移动Agent丢失的情况.