基于CPN的Multi-Agent調(diào)度系統(tǒng)建模與仿真.pdf

1、在市場(chǎng)環(huán)境瞬息萬變的信息時(shí)代,能否快速應(yīng)對(duì)環(huán)境變化、盡早采取措施是企業(yè)經(jīng)營成敗的關(guān)鍵。因此,建立針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的企業(yè)環(huán)境掃描系統(tǒng),監(jiān)測(cè)并收集與企業(yè)利益相關(guān)的Web數(shù)據(jù),已成為很多企業(yè)信息搜集亟待解決的重大問題。 企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境掃描系統(tǒng)的主要作用可概述為：在系統(tǒng)可用物理資源的使用范圍內(nèi),訪問企業(yè)用戶指定的網(wǎng)站,學(xué)習(xí)并監(jiān)測(cè)網(wǎng)站的更新頻率,以接近但不低于此的頻率重復(fù)爬行網(wǎng)站,采集更新信息,使得企業(yè)不僅能夠掌握最新的商業(yè)形勢(shì),還可以通過分析

2、連續(xù)變化的數(shù)據(jù),挖掘其背后蘊(yùn)藏的隱含信息。 然而,互聯(lián)網(wǎng)信息的飛速增長(zhǎng)使得系統(tǒng)信息采集的廣度、深度和速度越來越不能滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。對(duì)此,本文提出了多層次的分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu),通過增強(qiáng)系統(tǒng)的并行能力來提升系統(tǒng)性能。文中闡述了中心控制Agent在組間層次上、調(diào)度Agent在組內(nèi)層次上基于優(yōu)先級(jí)的任務(wù)調(diào)度策略；同時(shí),為滿足系統(tǒng)重復(fù)采集更新信息的特殊需要,借鑒經(jīng)典的Min-min啟發(fā)式調(diào)度算法,設(shè)計(jì)了循環(huán)任務(wù)最早完成時(shí)間調(diào)度算法,以便調(diào)

3、度Agent能夠適時(shí)的將子任務(wù)分配給能夠最早完成它的任務(wù)Agent。 為了在構(gòu)建實(shí)際系統(tǒng)之前驗(yàn)證系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和調(diào)度算法的有效性,本文采用了圖形化的數(shù)學(xué)工具-Petri網(wǎng)來構(gòu)建系統(tǒng)模型,并對(duì)模型進(jìn)行了測(cè)試、正確性檢驗(yàn)和性能評(píng)價(jià)。重點(diǎn)實(shí)現(xiàn)了使用有色Petri網(wǎng)建模工具CPN Tools建立基于賦時(shí)層次有色Petri網(wǎng)的調(diào)度系統(tǒng)模型：利用CPN Tools對(duì)層次化網(wǎng)絡(luò)的支持功能建立了三層次的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型；通過顏色集的定義和CPN ML的函