WANに対する確率的な故障診断と修復のための知的エージェント

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現在使われているほとんどのネットワークは、様々なプロトコルモジュール群の組合わせにより実現されている。ネットワークは、必要性の増大に伴い、より複雑になりサイズも巨大化している。よって故障による影響は深刻となり、いかにに故障を出さないかが重要視されている。本研究では、分散化されたベイズネットワークを用いた自動的な故障診断と修復システムを提案する。WAN内の各領域に対して一つのエージェントを割当てる。各エージェントは、固有のの知識をBayesianサブネットとしてモデル化し、他のエージェントと通信することにより故障と修復を行う。各エージェントが管理しているオブジェクトに対して異常が通知された時点で、その異常通知を考慮して最適な修復プランを計算する。次に、未観察のオブジェクトの中の近視眼的な情報の価値(myopic value of information)を用いて逐次的に評価し、最も修復プランのコストを減らす観察オブジェクトを見つけ出す。各エージェント間に「インターフェースセット」というオブジェクトの集合を作成し、異なった領域に存在する各エージェントに関連した情報を見失わない役割を果たしている。これらのインターフェースセットを用いてエージェント間の通信を実現する。
1998-12-01

WANに対する確率的な故障診断と修復のための知的エージェント

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