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大规模海量存储系统中存储资源的结构、协议和I/O模式的复杂性等远远超过了传统存储系统,面向这种复杂存储环境的I/O服务和存储管理还缺乏高效智能的自适应模型。该文根据存储网络的特性建立基于Agent的自适应存储服务模型,实现用户需求和最佳存储设备的自动匹配。提出多Agent的系统结构和组成要素,建立服务感知和存储环境感知的参数体系,研究多Agent协同工作的自适应匹配模块和服务调度算法。仿真实验证明...
在基于效用的行为选择模型基础上对多Agent系统中个性建模问题进行研究。利用人工神经网络能够学习到人类难以理解的目标函数的特点,结合心理学中个性的五因素模型建立Agent个性神经网络,通过不同参数反映个性对效用变化的影响方式,具有更强的个性表征能力。设计梯度下降的学习算法训练Agent相应的个性神经网络。实验验证了该模型刻画Agent个性的有效性。

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