III Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2011

Автором была проделана работа по созданию агента анализа в подсистеме балансировки TRIADBALANCE, разрабатываемой в рамках создания системы имитационного моделирования Triad.Net в ПГУ. Реализуемый агент анализа является средством распознавания дисбалансов загрузки процессоров и каналов связи в распределенной модели. Среди различных вариантов средства распознавания был выбран персептрон. Для глобальной оптимизации и поиска оптимальной структуры персептрона используется генетический алгоритм. Полученное средство распознавания в виде связки персептрона и генетического алгоритма является настраиваемым в силу способности персептрона дообучаться по ходу работы при получении новых обучающих примеров.

Для нейронной сети входным является вектор загруженностей, отражающий ситуацию в данный момент времени. Проблема сбора обучающей выборки решена за счет подсистемы подбора архитектуры вычислительной сети и имитации потоков сообщений в ней.

Для повышения эффективности работы агента анализа были внедрены методы контроля обучения нейронной сети, скорость работы и обучения нейронной сети повышена за счет процедуры отсечения менее значимых нейронов и связей между ними, значимость отдельных характеристик в составе входного вектора проверена с помощью статистических критериев. Среди дальнейших направлений работы над агентом анализа предполагается добавить обработку нечетких значений и предсказание дисбалансов.

Внедрение разработанного средства в качестве агента анализа влечет за собой сокращение времени проведения имитационного эксперимента за счет более эффективного использования ресурсов имитационной среды после проведения балансировки. Агент анализа в данном случае отвечает за точное и своевременное определение момента, когда нужно провести балансировку. Предлагаемая реализация агента анализа может также работать для обнаружения дисбаланса в реально действующей вычислительной сети, а также, например, в проверке на наличие чрезмерно нагруженных объектов в системах массового обслуживания, поскольку вектор загруженностей не зависит от типа объектов.