一种面向智能网络系统的自主计算能力分析方法

TN919.5%TP393; 目前各类智能网络系统已被广泛地应用,但是由于节点众多、外部环境复杂,自我管理具有很大挑战.而自主计算系统(ACS)具有根据策略和目标实现自主管理的能力,在复杂的智能网络系统中具有广阔的应用前景.然而,目前自主计算的评价方法缺乏准确的量化来评估ACS的 自我管理水平.首先提出了基于PEPA(Performance Evalua-tion Process Algbra)的自主计算评价模型.然后,根据自主计算的核心思想(较少或无人干预)提出了一种自我管理的评价指标.此外,为了避免ACS的巨大规模导致传统马尔可夫链的状态空间爆炸,采用连续状态空间近似方法从PEPA模型中生成ODEs(Ordinary Differential Equations).实验结果表明,提高检测成功率和self-*变迁速率对提高自主计算具有重要意义,为 自主计算提供了一种评价方法,可以 自动测量自我管理的能力.