基于移动智体的大规模网络管理方法(SMANM)的研究与实现

Facing the limitation of activity and efficiency for centralized network management ,we propose the networkmanagement method (SMANM) based on mobile agent and build up the intelligent network management platformbased on SMANM (SMANMP). Example analysis and simulation experiment show that this method can greatly re-duce the bandwidth consumption of large-scale information network ,increase the network management efficiency andactivity service ability.

大规模网络管理中的任务分解与调度分析

本文以任务分解与任务调度为研究对象,着眼于大规模网络管理实际情况,建立在Agent基础之上,首先针对大规模网络管理中的任务分解算法进行了详细分析,在此基础之上简要研究了大规模网络管理任务调度的基本策略,旨在于为今后相关研究与实践工作的开展提供一定的参考与帮助。

大规模网络管理中的任务分解与调度探讨

本文主要探讨以Agent基础之上的网络管理框架,对基于任务依赖关系的任务分解算法进行分析,把网络管理任务分解为具有不同优先级的子任务,根据子任务的优先级产生结合网络管理特点的调度策略,理论分析和实验表明:在大规模网络管理中采用任务分解技术能够提高时间效率和减轻网络负载。

大规模网络管理中的任务分解与调度问题分析

在当前的社会中,网络的应用越来越广泛,网络规模也越来越大。在现今的大规模网络管理当中,过去简单的基于移动agent的网络管理模式与集中式网络管理模式都已经无法满足实际的管理要求。因此,在大规模网络管理当中,应当注重任务的分解与调度,才能够更好的完成管理任务。本文首先对大规模网络管理中的任务分解算法进行了探讨,进而分析了管理任务的调度策略。

大规模网络管理中的任务分解与调度

随着现代网络技术的不断进步,传统的集中式管理以及agent网络管理方式不能够很好的满足现代网络管理的需求,因此,本文主要针对这一点,在传统的网络管理模式中进行新型任务分解的方法创新,将任务分为不同程度子任务,并且按照程度的轻重进行优先处理,并根据任务分解的方法来进行调度措施的定制。

一种大规模异构无线传感网集群系统的设计与实现

设计并实现Sumlock的异构空间高密度WSN解决方案,试图解决WSN节点空间密度趋大时所面临的通信拥塞和多功能WSNs集成的问题。采用了集中式拓扑结构,提出采用非WSN的高速通信方式来解决WSN的通信瓶颈问题,有效地改善WSN系统的信道利用率和系统吞吐率。理论上,Sumlock可以支持空间中无限多个节点,在仅采用ZigBee构建感知层时,可以支持65536×21个节点,根据一些实验的结果,实际上的支持节点可以达到200×21个左右。

LS-Sumlock:高密度异构无线传感网管理

为解决ZigBee在节点趋多时面临的系统瓶颈,提出了一种新的构建大规模异构无线传感器网络的系统架构。该系统架构采用了高速三层异构WSN模型,有效地改善WSN系统的信道利用率和系统吞吐率。LS-Sumlock提供比传统的ZigBee单PAN多约20倍的系统容量,理论上,支持超过65536×21个节点。从3个层面改善了整个系统的通信和处理能力,并且能够很好地兼容现有的小规模WSN系统,能够通过简单的方法为现有的WSN扩容并改善其系统性能。