[发明专利]一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统无效

专利信息
申请号: 201010146711.1 申请日: 2010-04-14
公开(公告)号: CN102223385A 公开(公告)日: 2011-10-19
发明(设计)人: 童小华;陈鹏;田根;何兵 申请(专利权)人: 同济大学
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;G06F17/30;G06Q50/00
代理公司: 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 代理人: 赵继明
地址: 200092 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 智能 网格 gis 资源管理 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种网格GIS资源管理系统,尤其是涉及一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统。

背景技术

网格GIS是网格计算(Grid Computing)与地理信息系统(GIS)技术相结合而形成的新方向,主要用于解决空间信息资源共享,实现GIS的高性能运算。到目前为止,网格GIS主要研究内容都集中在网格GIS的体系结构、网格模型、语义网格[、空间信息网格资源发现技术等方面,这些研究主要利用传统的分布式计算技术规范来构造网格环境。但是,随着网格计算节点的增加,资源的动态调用能力和系统的可靠性就会下降,传统的技术难于解决此类问题。当前分布式计算技术的另一个研究热点是多智能体技术(Multi-Agent),智能体(Agent)是一个能在特定环境下能够连续、自发地实现功能,并且能与相关Agent和进程相联系的软件实体,具有自治性、主动感知、自适应和社会能力等特性,Agent的这些智能特性正适合于解决网格资源的组织、发现、定位、调度和分配等核心问题。在计算机领域,许多学者和机构对多智能体技术在网格计算中的应用进行了探索性的研究,利用多智能体技术解决管理网格资源、系统容错、资源调度、资源复制分发等,在GIS领域,多智能体主要用于灾害估计、城市演化模拟等方面,网格GIS与多智能体的结合研究较少。

WebGIS是网络环境下的GIS应用与发展,主要通过集中模式来实现,采用B/S或C/S作为体系结构,远程用户通过网络连接来调用,这种方式存在服务器负担过重、不能满足大量信息处理的需求等问题。网格GIS的出现可解决上述问题,在网格GIS计算环境中,网格资源管理主要解决分散在各个不同地域和管理域中的空间信息资源的良好的组织、主动发现、任务调度以及准备资源的其他活动,用户可通过任意网格服务节点进入,获取所需要的数据服务。从研究现状看,目前很多研究主要在于搭建网格GIS的计算体系结构,对于网格节点的自治性如节点动态加入和退出、资源调用失败等问题考虑不足。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可靠性高、稳定性高的基于多智能体的网格GIS资源管理系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统,其特征在于,包括网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层,所述的网格资源服务层包括用户智能体、数据请求智能体、数据接收智能体、个性化服务智能体,所述的网格资源管理层包括全局资源搜索智能体、任务分配智能体、任务协调智能体、并行分析智能体,所述的数据资源层包括接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体和任务执行监视智能体,所述的个性化服务智能体、用户智能体、数据请求智能体、全局资源搜索智能体、任务分配智能体、接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体、并行分析智能体、数据接收智能体依次连接,所述的任务协调智能体与任务分配智能体连接,所述的任务执行监视智能体分别与任务协调智能体、本地搜索智能体连接。

所述的网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层均设有数据库。

与现有技术相比,本发明具有以下优点:

具有良好的动态性、适应性和节点的自治性,可靠性、稳定性高;

向用户提供高质量的、个性化的空间信息资源服务

附图说明

图1为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

如图1所示,本发明是一个分布式层次模型,它构建在网格计算环境的基础上,从下到上依次是:网格资源服务层A、网格资源管理层B和数据资源层C。不同的层次组成不同的节点,具有不同的功能。网格资源服务层A为网格服务节点,用户获取数据和计算服务,可通过任意的该类节点接入网格计算环境,利用智能体的学习性记录用户的偏好信息,为用户提供个性化服务;网格资源管理层B为网格管理节点,负责网格资源层中节点的加入、退出、节点数据类型和服务类型的搜集和管理、根据节点服务性能和用户需求进行任务分配等;数据资源层C为数据资源节点,存储有空间信息资源并提供空间信息计算服务等,并完成当前资源节点的任务队列的调度和协调,多个资源节点利用智能体的社会性和协作性实现并行运算。在本发明中,每个层由不同的智能体组成,并且拥有各自的知识库,为各种智能体学习、决策提供知识依据,是该模型具备智能型和适应性的基础,由于采用了多智能体技术,该模型具有良好的动态性、适应性和节点的自治性等特点。

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