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分布式计算和agent有什么关系

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-07-01

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  Agent的概念具有广泛性意义,主要是指有自我适应以及自治能力的特殊软件。在计算机领域内,可以把它看成一种特殊的软件实体,能够进行自主完成任务以及在多个网络节点上迁移或者驻留。从它的含义来看,主要有以下几个特点:

  ⑴自治性。Agent是一个具有独立特性的软件实体,在执行自身的行为时能够自我控制并独立执行,在决定自身的行为时其他软件无法干预。

  ⑵策略性。当用户的Agent在不同的环境下工作时,不会因为外界环境的改变而改变自身的行为,总是在工作中自我寻找优化策略完成工作。

  ⑶必然性。Agent的自治功能并不会造成系统的不稳定性,在工作中寻找最优化的策略时,只要符合条件,就会继续履行自身的承诺服务,所以Agent在选择策略方面具有必然性。

  ⑷代理性。Agent能够按照自我制定的策略来完成任务,但是策略完成的对象是以客户的意愿为基础的,Agent是为了特定对象来选择最佳的策略方案的,因此具有代理性。

  将Agent作为分布式计算模型的核心部分,支持传统的数据软件以及资源库的综合计算,是利用Agent技术的分布式计算模型的主要优势。传统化的分布式计算模型无法满足客户的个性化信息需求以及服务,主要表现在数据信息无法满足有序性发布、信息的内聚整合性不集中、信息的迁移性能较差。但是在利用Agent分布式计算模型之后,从Agent的结构组成上就可以明显看出,Agent主要通过将知识、信息、数据以及相应的规则程序等集合起来进行综合化整理,以实现最优化组合。Agent能够对将客户以及服务对象进行策略选择的优化,从而满足不同客户的个性服务。但是从本质上来说,Agent与组件技术是有所区别的,所以对于Agent在主体环境下的分布式计算环境有了不同的探讨。与传统的三层环境模型相比较,Agent的客户模型等于是传统模型的客户层,而应用服务层与客户服务层就等于是传统的应用层。

  客户Agent只带特定的应用代表客户,一般情况下是一个客户端有一个固定的Agent客户,客户主要是连接客户Agent以及服务Agent来取得认可,Agent客户主要用于整合客户的相关资料,并根据这项资料自主进行客户的推理服务。这项用户资料主要来源于对客户的行为分析数据以及用户的请求等信息,也可以直接根据与客户层面Agent的交流来获得。此外,Agent分布式计算模型也引入利润应用方的服务型Agent,在实现个性的网络化需求上更能适应发展需求。例如在网络上进行有针对性的商业宣传时,用户可以通过自身的服务型Agent来查找或者筛选目录,将查找的目标进行有效定位,并可以自己申请参与某项活动,把自己的请求信息转送给推理单元,即给相关的客户Agent传送数据信息,满足自身的个性需求。

  由此可见,在基于Agent的分布式计算模型的整体环境下,计算模型之间的交互作用涉及到了Agent本身与Agent软件实体之间的互动。值得注意的一点是:为了将计算模型变得更加简单快捷,需要加强安全机制的运行,主要是可以对某一个Agent实体进行操作,也可以利用多个Agent合作模型进行系统化的实行。

  Agent的分布式计算应用主要是电子商务的开发与管理。电子商务可以当做为卖方层面的服务型Agent与买方层面的客户Agent在网络上进行相关交易的一款应用。买方层面的客户Agent持有自己客户的有关资料,例如客户的兴趣爱好、消费状况和水平等。主要交易表现是买方通过网络查看到商家发布的商品信息(卖方层面的服务型Agent提供的有关服务、更新的状态等),选择自己喜欢或者需要购买的商品,与卖方(卖方层面的服务型Agent)在网上商量价钱,选择一种特定的两方认可的付款模式,将选择好的商品放到网络上的虚拟购物车中。卖方层面的服务型Agent能够帮助商家分析市场的动向以及各种产品的销售状况,并按照产品销售的好坏直接向买家推销所属的商家信息和各类商品。当双方的买卖交易成功时,卖方层面的服务型Agent会根据买家提供的地址信息送货上门。这样一个交易过程都是通过网络实现的,没有人之间的直接交流,主要由卖方层面的服务型Agent与买方层面的客户Agent共同合作完成。可见Agent的分布式计算模型在科技化发展的今天会有更加广阔的发展前景。

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