维护Agent生态防御策略的研究与验证

发布时间：2019-10-23 06:28

【摘要】：本文基于人工免疫系统的生物学基础，，利用Agent技术，对网络中维护Agent的生态防御机制进行研究。首先利用Agent技术、矩阵元素表示法、区域识别等技术对网络中的维护Agent所处状态进行识别，然后借助生物学种内差异原理对所处有效状态的维护Agent能力差异进行研究与验证，最后基于生态学物种竞争和生物免疫系统特性原理，扩大实验研究空间，构建免疫模型，分析免疫策略借鉴过程中免疫模型各个阶段的维护Agent和危险Agent的数量变化。论文的主要工作如下： (1)对网络中维护Agent所处状态进行定位和检测 鉴于能否完成网络间的通信任务，将网络中的维护Agent分为有效状态和无效状态两类。利用矩阵元素表示网格信息的方法，将网络中的维护Agent随机分布到矩阵中。通过探测区域的识别作用，根据矩阵元素的变化，判断经过探测区域后的网络中维护Agent所处状态，最后通过Repast仿真软件对整个过程进行仿真验证。仿真结果表明，经过探测区域之后，可以将所处无效状或有效状态的维护Agent分类，提高了网络辨别维护Agent所处状态的准确性，同时也证实了矩阵元素表示网格信息的有效性。 (2)所处有效状态的维护Agent能力差异性的研究与验证 借助生态学种内差异原理，扩大实验中样本数量，以达到准确研究网络中处于不同能力有效状态的维护Agent之间的交互行为的目的。采用将有效状态维护Agent的能力分为强、中、弱三种类型的方法，通过伤害规则判断Agent生命值的变化情况。设定四组实验，使用Repast仿真平台进行仿真验证，最后对得到的实验数据进行对比分析，证明了能力越强的维护Agent的数量越多，完全清除危险Agent的时间越短，且最终维护Agent的生命值越大；当维护Agent数量不变，危险Agent数量增加时，清除危险Agent速度降低，并且维护Agent最终生命值也减小。 (3)基于网络生态性的免疫模型的构建与验证 借助物种竞争和生物免疫系统特性原理，扩大实验研究空间，即本地特征和全局特征。采用增加维护Agent数量影响危险Agent存在数量的方法构建免疫模型。根据变化规则，设定相应的初始值和剩余比例，并通过Matlab实验平台对免疫模型进行仿真验证。根据免疫模型各个阶段得到的实验数据分析维护Agent和危险Agent的数量变化，得出免疫模型不仅可以在短时间内有效的排除异己，释放维护Agent所占多余网络空间，而且可以根据具体情况设定维护Agent和危险Agent的初始值和剩余比例，具有广泛的适用性。 最后，对论文的工作做出了总结，并指出了下一步的研究方向。
【图文】：

对维护Agent的初步定位

三章 维护 Agent 所处状态的检测和定位，在这个虚拟空间中，随机分布着各种维可以自由移动的。如果某网格已存在 Ag测区域还没有开始工作时，维护 Agent 在示：：初
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP18;TP393.08

【参考文献】

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本文编号：2551978