基于动态Agent技术的分布式数据挖掘系统研究

摘要

分布式系统以其易用、方便以及高性能而被广泛的应用。但是，在分布式系统高速发展的同时也面临着数据异构性、安全性、以及统一性等问题，这些问题都在一定程度上制约着分布式系统的推广。本文正是基于分布式系统数据挖掘过程中所遇到的问题，采用动态Agent技术，对分布式数据挖掘系统进行研究。
　　 首先，采用三层结构进行分布式数据挖掘系统的总体结构设计，中心Agent实现任务的分配管理;控制Agent接收中心Agent所分配的任务，接收执行Agent的数据挖掘结果;执行Agent完成具体的数据挖掘任务，并将所得到的知识反馈给控制Agent。具有较强灵活行和可扩展性的层次化的系统结构，并通过中心Agent的任务分配控制来实现负载均衡。
　　 其次，通过报文来实现Agent之间的通信，把通信报文格式进行规范设计，降低网络中的数据传输量，降低各Agent之间的耦合度，增强数据不一致性对分布式数据挖掘的影响。
　　 最后，采用二分法对蚁群算法进行改进，使改进的蚁群算法更好的适应分布式环境，并对改进蚁群算法在基于动态Agent的分布式数据挖掘系统进行了研究。
　　 本文所研究的基于动态Agent的分布式数据挖掘系统，采用层次化的系统结构提高了系统的灵活性和可扩展性，同时通过规范的通信格式来降低网络中的数据传输量，然后通过对蚁群算法的改进，对执行Agent上的数据挖掘算法进行研究。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究现状

1．3 研究内容

第2章 相关技术

2．1 数据挖掘相关技术

2．1．1 数据挖掘技术

2．1．2 数据仓库技术

2．1．3 联机分析处理技术

2．2 Agent技术

2．3 本章小结

第3章 动态Agent的分布式数据挖掘系统

3．1 分布式数据挖掘的关键问题

3．2 总体架构设计

3．3 数据模块分析

3．3．1 数据仓库

3．3．2 执行Agent模块

3．3．3 控制Agent模块

3．3．4 中心Agent管理模块

3．4 本章小结

第4章 分布式数据挖掘系统设计

4．1 系统流程设计

4．1．1 数据仓库更新流程

4．1．2 数据挖掘流程

4．2 任务分派设计

4．3 Agent之间的通信协议设计

4．4 任务调度模型设计

4．4．1 任务模型设计

4．4．2 调度模型设计

4．5 Agent协作冲突解决方案设计

4．5．1 冲突行为模型设计

4．5．2 协商规则设计

4．6 本章小结

第5章 分布式数据挖掘系统实现及算法研究

5．1 总体框架实现

5．2 分布式数据挖掘中的蚁群算法的研究和实现

5．2．1 系统初始化

5．2．2 解的构建

5．2．3 信息更新

5．3 具体实例

5．3．1 任务的初次分派设计

5．3．2 任务的再次分派设计

5．3．3 蚁群算法的数据挖掘

5．4 本章小结

结论

致谢

参考文献

作者简介

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果