摘要

目前各类智能网络系统已被广泛地应用,但是由于节点众多、外部环境复杂,自我管理具有很大挑战。而自主计算系统(ACS)具有根据策略和目标实现自主管理的能力,在复杂的智能网络系统中具有广阔的应用前景。然而,目前自主计算的评价方法缺乏准确的量化来评估ACS的自我管理水平。首先提出了基于PEPA(Performance Evaluation Process Algbra)的自主计算评价模型。然后,根据自主计算的核心思想(较少或无人干预)提出了一种自我管理的评价指标。此外,为了避免ACS的巨大规模导致传统马尔可夫链的状态空间爆炸,采用连续状态空间近似方法从PEPA模型中生成ODEs (Ordinary Differential Equations)。实验结果表明,提高检测成功率和self-*变迁速率对提高自主计算具有重要意义,为自主计算提供了一种评价方法,可以自动测量自我管理的能力。

  • 出版日期2021
  • 单位江苏自动化研究所

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