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基于 Agent协商机制的分布式资源库实现上官晓清 1 ，赵文耘 1 ， 彭鑫 1 ，肖君 21. 复旦大学计算机科学与工程系软件工程实验室， 2． 上海远程教育集团摘要：随着分布式资源库的广泛使用，如何在多个资源库中选出所需的资源以及不同资源库 间怎样通过协商对资源交易达成共识，是分布式资源库下实现资源交易自动化的关键问题。
本文提出一种基于 Agent 协商机制的分布式资源库解决方法。
首先建立基于 Agent 架构的分 布式资源库，然后将一种基于策略的 Agent 协商模型应用到本系统中，对于构造协商模型所 需的协商信息，本文先通过将本体与刻面相结合的查询方法得到案例集，再由知识库对案例 集进行案例推导得到所需的协商信息。
关键词：本体、刻面、案例推导、Agent、协商模型项目资助：国家 863 计划(2004AA1Z2330，2004AA112070，2004AA113030)，国家自然科 学基金(60473061)，上海市科委科研攻关项目(04DZ15022).1． 引言分布式资源库作为解决信息资源迅猛增长的有效途径已经被广泛使用， 许多基础应用平 台，例如分布式软件构件库、分布式教育教学资源库等都是这种架构的成功应用。
在有效解 决了资源信息的存储这个问题的同时， 如何在不同资源库中选择所需资源成为了一个重要的 研究方向。
对于分布式系统下的每一个资源库，都是相对独立的利益实体和决策实体。
当一 个资源在两个站点间进行交易时，双方都希望将自己的利益最大化。
如何通过协商得到一个 双方都可以接受的交易方案是解决这一矛盾的关键。
Agent 的代理性能很好的解决分布式系统下对资源站点的描述。
多 Agent 之间的协商能 力使得基于协商的跨站点资源请求成为可能， 每个 Agent 可以代表所在站点的利益和资源管 理策略参与到协商过程中， 从而可以在资源拥有站点和资源索取站点间寻找到最大的共同利 益。
在前一阶段，我们参加了上海远程教育集团承建的 863 软件重大专项课题，这是一个多 媒体网络教学资源管理和应用平台软件研究课题。
基于分布式计算技术的数据存储与检索系统设计与实现随着数字化时代的到来，数据存储与检索的需求不断增加。
传统的集中式计算模式已经难以满足大规模数据处理的需求，而分布式计算技术则能够提供更高效、更可靠的数据存储与检索方案。
本文将介绍基于分布式计算技术的数据存储与检索系统的设计与实现，并探讨该技术在实际应用中的优势和局限性。
第一部分：概述分布式计算技术是一种将任务拆分成多个部分，然后在多台计算机上分别处理这些部分的计算模式。
它具有高度的扩展性和容错性，能够支持大规模计算和数据处理任务。
而在数据存储与检索方面，分布式计算技术也可以提供更高效的解决方案。
设计一个基于分布式计算技术的数据存储与检索系统，需要考虑多种因素。
首先是数据的存储方式，其次是数据的分布和复制策略，还有数据检索和查询的速度和准确性等诸多因素。
本文将从这些方面探讨分布式计算技术在数据存储与检索方面的应用。
第二部分：数据存储数据存储是设计一个分布式计算系统的关键因素之一。
分布式数据存储可以提供更高的可靠性和容灾性，同时也能够满足不同数据类型的存储需求。
在设计分布式数据存储时，需要考虑以下几个方面。
1. 存储方式在分布式存储系统中，常用的存储方式有分片存储和副本存储。
分片存储将数据分为多个数据块，分别存储在不同的计算机节点上；而副本存储，则是将数据完全复制多份存储在不同计算机节点上。
这两种存储方式各有优缺点，具体应根据应用场景需求而定。
2. 数据分布策略在分布式存储系统中，数据的分布策略也很重要。
它决定了数据的访问速度和可靠性。
常用的数据分布策略包括哈希分布、谐波分布和随机分布等，根据实际需求选择最优的分布策略。
3. 数据一致性分布式系统中，数据一致性是非常关键的一个问题。
由于数据分布在不同节点上，当多个节点同时对同一份数据进行修改时，会导致数据不一致。
这时候需要采取一些技术手段，如锁机制和分布式事务等，保证数据的一致性。
第三部分：数据检索在设计一个基于分布式计算技术的数据存储与检索系统时，数据检索的速度和准确性也是非常重要的。
基于Agent的分布式入侵检测系统关键技术研究的开题报告1.研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题越来越引起人们的关注，入侵检测系统是网络安全防御体系中的重要组成部分，它主要用于发现和防御网络攻击行为，保障网络系统的安全运行。
传统的入侵检测系统通常采用集中式的架构，存在单点故障、资源浪费等问题。
近年来，分布式入侵检测系统成为研究热点，通过利用多个节点组成的分布式架构，实现对网络攻击的实时监控和预防。
Agent作为分布式计算中的一种重要技术手段，可以使分布式入侵检测系统更加高效、灵活、可扩展。
Agent可以被视为在不同节点的“情报员”，负责接收和处理网络流量数据，并在本地进行入侵检测，以减少数据传输的流量和延迟，降低整个系统的负载。
Agent还可以自主地协同合作，实现分布式计算和分布式决策，提供更好的安全保障。
因此，基于Agent的分布式入侵检测系统成为当前入侵检测技术研究的热点之一。
本论文将重点围绕该领域展开研究，旨在探究基于Agent 的分布式入侵检测系统的关键技术，并建立实用的系统，为提高网络安全保障水平贡献新的思路和方法。
2.研究内容和目标本文主要研究以下内容：（1）Agent技术在分布式入侵检测系统中的应用。
通过分析入侵检测系统的特点，探究如何利用Agent技术构建分布式入侵检测系统，从而提高系统的效率和可扩展性。
（2）分布式数据处理方法。
针对分布式架构中数据处理的问题，研究并设计可行的分布式数据处理方法，利用多个节点的计算资源实现数据的快速处理和决策。
（3）入侵检测算法研究。
研究常见的入侵检测算法，并考虑如何在分布式架构中进行改进和优化，提高检测的准确性和效率。
（4）系统实现与实验。
基于以上内容，实现基于Agent的分布式入侵检测系统，利用真实数据进行实验分析，验证系统的可行性和有效性。
本文研究的主要目标是，建立一个基于Agent技术的分布式入侵检测系统原型，实现在分布式架构下的高效、快速、准确的入侵检测，并在真实环境中进行验证和评估，为实际网络安全防御提供技术支持和帮助。
基于Agent的分布式数据库异构消解策略摘要目前分布式数据库的使用是非常广泛的，但是由于实际情况的需要，不同的站点使用的本地数据库系统可能是不同的，这就出现了异地、异构数据库系统之间的互操作问题。
根据多数据库系统各种异构类型和它的应用特点，本文提出了使用Agent技术来解决分布式系统中异构数据库的互操作问题。
关键词分布式数据库，多数据库系统，异构性，Agent，模式1 引言目前应用比较广泛的解决异构数据库互操作问题的方法是多数据库系统（MDBS）模式。
多数据库系统有以下几个特点：(1) MDBS必须屏蔽各局部数据库系统(LDB)异构的操作环境和语义表示，包括计算机，操作系统，网络协议，数据模式等。
(2) MDBS对已经存在的LDB不做什么改动，即MDBS对LDB来说像一个应用程序或新用户，并不妨碍原来LDB的工作模式。
(3) LDB只使用本地资源实现局部自治，要使用别的LDB资源必须通过MDBS调用相应的LDB系统，不允许一个数据源到另一个数据源之间的数据直接转换或迁移。
(4) MDBS中只使用一种统一的语言，用户像使用一个数据库一样使用MDBS。
(5) 分布式数据库意味着数据是分散存储的，MDBS必须解决分布数据模式对用户透明地转换与传输。
图1 MDBS体系结构图MDBS中所要解决的首要问题就是异构性消解问题。
MDBS本身是一种客户端/服务器结构，多个MDBS的客户与MDBS交互作用，用户可以通过MDBS对多个LDB 进行存取操作。
MDBS管理所有全局数据库的控制信息，包括全局模式、全局事务的提交和控制等。
每一个LDB通过一个驱动器经过通信子层与MDBS连接。
图1显示了MDBS的体系结构：2 分布式数据库系统的异构性一个分布式数据库系统的异构性可以划分为3个层次。
最底层为平台层，如不同的计算机、操作系统或通讯协议，同时各系统也会采用不同的编程语言和编译环境；中间层是系统层，如不同的数据库管理系统，甚至是文件系统，它们基于不同的数据模型，提供不同的语言。
