(3)通信agent

　　所谓的通信agent就是负责网络agent之间的相互通信。每个局域网都有一个通信agent而且是唯一，局域网内的agent之间必须通过通信agent才能进行交互，否则不能直接通信。通信agent本身并不具备执行诊断任务的能力，是为其他agent服务的。

　　(4)决策agent

　　系统在故障诊断过程中可能遇到各种问题，如数据采集不完整、领域知识不完备等，这些因素增加了检测结果的不确定性。对于比较简单的任务而言，决策agent也许不是必需的，但是如果任务比较复杂，根据单一故障特征并不能确定问题的所在，此时决策agent就发挥作用了。如果无法得出明确的诊断结论，这个时候决策agent会将诊断信息发送给系统管理agent，请求人工处理，处理完成后，将处理信息添加到知识库中，以备将来使用，这也就是学习过程。

　　(5)知识管理agent(知识库)

　　知识管理agent主要功能是存储相关领域的基本原理、专家的经验知识以及一些实际案例等，信息数据也是专家知识库的重要部分。知识库的内容为各种故障的诊断提供了必需的知识。知识管理agent主要是维护、搜索、转换知识库中的知识，包括协调全局、本地知识库的管理的同步和关联，负责知识库中知识的更新与学习。

　　(6)系统管理agent

　　系统管理agent是整个系统正常运行的保障，主要职责是负责agent的创建、挂起、注销等，并为各个agent提供信息搜索功能。系统管理agent中还为诊断任务联盟提供信息存储功能。

　　(7)故障诊断中抗体库算法设计

　　在整个系统中，故障诊断是系统中的最重要部分，而故障诊断的核心是抗体库。本文基于免疫原理的设计了一种高效的算法，具体描述如下。

　　①初始种群，根据待解决问题的具体要求，随机产生数量为N的个体。

　　②根据专家知识和经验建立本地知识库，本地知识库包含的一系列的抗体集。

　　③本地知识库接收其它Agent的疫苗，然后进行知识库的更新，形成新的抗体集。

　　④抗原传感器采集一定范围内的信息数据。

　　⑤如果判断采集到的信息数据可能会存在异常，则发送协助解决信息给当前免疫Agent，处于等待状态并保持免疫耐受，转步骤⑧。

　　信息数据与本地知识库抗体进行匹配，如果匹配成功，那么表明本地知识库内有对应的解决方案(即存在抗体)，然后进行免疫应答。

　　⑥将此抗体模式作为疫苗，发送刺激信号给其它相关免疫Agent，然后可以作为经验给其它免疫Agent解决类似问题。

　　⑦进入下一阶段，转到步骤③。

　　⑧若免疫Agent返回的信息是继续等待，那么继续保持免疫耐受，并转到步骤⑦;若其它免疫Agent返回经验知识作为参考，那么转到步骤⑤,并且学习参考经验知识并保存，然后对本地知识库进行更新，提供给下次免疫答复。

　　实际的操作过程中，我们首先需要定义网络状态和实体，网络故障具体表现在网络实体的某些的属性值的超出了允许的范围，然后系统就可以获取网络运行时的信息，对这些信息进行预处理，将其转换成具体问题的求解，最后将此问题求解方案通过一定的形式转化成免疫算子，用于生成种群中的个体。

　　结束语

　　本文提出的基于免疫agent的网络故障管理智能化系统，相对于传统的网络故障管理，具有更好的灵活性和主动性，具有更高的效率和决策能力。我们将免疫算法和Agent结合运用到网络故障管理中，可以对一些不完整的信息进行处理，提高了网络管理智能化水平，特别适合于分布式的大型复杂网络，能更好地、更快的发现解决了网络中存在各种问题。

　　参考文献

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