基于多Agent系統(tǒng)的負載平衡和容錯管理研究.pdf

1、隨著計算機網(wǎng)絡(luò)、計算機通訊等技術(shù)的發(fā)展,Agent以及MAS的研究成為分布式人工智能研究的一個熱點.特別是現(xiàn)實中的系統(tǒng)往往異常復雜、龐大并呈現(xiàn)出分布式特性.當多Agent系統(tǒng)越來越復雜的時候,不得不考慮整個系統(tǒng)的負載均衡的問題.該文探討如何在并行計算系統(tǒng)的操作中,使任務(wù)的分配執(zhí)行達到最優(yōu)或接近最優(yōu),最終使得整體效率最高.該文首先研究了Agent系統(tǒng)的概念和模型結(jié)構(gòu),逐步分析了MAS的特點和相關(guān)技術(shù).然后構(gòu)建一個動態(tài)負載平衡的體系結(jié)構(gòu),并

2、在此基礎(chǔ)上采用分布式信息收集策略收集負載信息,并用集中遷移決定策略選擇遷移目標節(jié)點.由于基于Agent系統(tǒng)的負載特征與一般機群系統(tǒng)不一樣,它必須同時考慮運算負載和通信負載兩方面的影響.該文用一個耦合度的思想在這兩者之間做出一個折衷,并且通過實驗證明了該想法的合理性.由于負載平衡本身是個組合優(yōu)化的問題,并且機器人系統(tǒng)是一個時實系統(tǒng),該文中采用模擬退火算法進行負載平衡計算來減少時間開銷,并通過對該算法初始解的優(yōu)化來減少運算復雜度.但是根據(jù)模