一、移动代理系统综述（论文文献综述）
李方宇[1]（2020）在《基于混沌蚁群的WSN路径规划算法研究》文中研究说明无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）作为本世纪前沿技术,能够对特定区域进行实时数据监控,极大拓展了人类的感知能力,从而被广泛应用于不同需求的实际领域中。但因监控区域常处环境恶劣地区且无线充电技术尚未发展完全,导致网络中节点能量不能及时进行二次补充,因此设计有效的路径规划算法从而减少节点能耗已成为本领域的研究核心。本文以路由路径作为研究对象,结合混沌蚁群算法的唯一遍历性、自适应性与高精度搜索等特点,针对路径长度过大、网络能耗不均衡和求解精度不高等问题,进行以下具体研究工作:（1）提出基于混沌蚁群的区域路径规划算法（Area Routing Chaotic Ant Colony,ARCAC）。该算法首先以扇区为单位,能够选择兼顾剩余能量和路径长度的每跳节点,并在混沌蚁群算法的基础上,通过引入势与熵因子增强种群内感知能力,从而避免种群陷入局部最优,有效提高求解精度;最后通过自适应扰动和带方向的双向选择策略对解集进行二次优化,保证当前最优路径生命周期,但因其初期计算量稍大导致种群总体收敛速度较慢。（2）提出基于混沌最大最小蚁群的路径规划算法（Chaotic Max-min Ant Colony,CMAC）。针对ARCAC中收敛速度较慢的问题,在保证路径适应度的基础上,该算法首先基于最大最小蚁群算法得出已停滞的局部最优解集;其次设置二维Tent映射作为混沌发生器,结合混沌特性对该解集进行唯一性搜索,从而跳出局部最优并提高求解精度;最后通过交叉替换策略保证当前最优路径的生命周期,减少因多余迭代产生的能耗。（3）为验证两种算法的有效性,依次应用于不同WSN路径规划模型中进行分析。在C/S多跳模型中,ARCAC较CMAC与其他同类算法,分别延长近0.83%与6.71%的网络生命周期;为更好分析路由路径性能,降低C/S多跳模型中数据传输能耗高的影响,在移动代理模型中,CMAC较ARCAC与其他同类算法,分别延长近5.42%与7.16%的网络生命周期。仿真实验结果表明,在小型WSN环境中,两类算法能够有效控制路径长度和节点能耗,从而延长网络生命周期,均具有一定的优化效果。但就综合性能而言,CMAC 优于 ARCAC。图[22]表[13]参[92]
杜文龙[2]（2013）在《面向android平台的移动代理系统的研究与实现》文中认为Mobile Agent，译为移动代理，又译为移动智能体，移动代理是由计算机软件和数据组成，它能够从一个节点自治地迁移到其他的计算机节点，并在目标机器上继续它的执行过程。移动云计算是当前云计算领域研究的一项热点，而面向Android平台如何实现移动代理的迁移成为了瓶颈。为了解决这一问题，JADE推出JaCa-Android来支持移动设备，但是认真研究它只是进行逻辑上的迁移，也就是说，并没有真正意义上的在设备上运行。为了使移动代理能够在传统JVM和Android中Dalvik VM虚拟机之间跨平台运行，针对网络通信、操作系统API与传统Java环境的差异性，研究支持移动设备的移动代理体系结构，设计并实现屏蔽差异性的服务性移动服务代理虚拟机，从而使得移动代理代码可以在Android平台下无缝运行。首先，针对Dalvik VM虚拟机不支持Java RMI远程方法调用的问题，提出了一种替代方案——基于Restful的移动代理远程过程调用方法，从而使得不同平台无缝远程调用；其次，移动代理的关键问题之一是通信机制，本文研究适应于移动设备的代理通信机制，（1）移动代理消息通信（2）移动代理SOCKET通信；再次，移动代理的关键问题之二是迁移策略，合适的迁移策略可以避免当前或者潜在的拥塞，提高网络性能，本文针对云端和移动终端之间的差别，提出了一种结构化迁移模式，保证代理高效完成计算任务。本文所实现的移动代理系统实现了对云端与移动终端之间的跨平台、跨区域支持，它能够在各种不同的平台无缝地进行迁移。我们提供了agent开发接口，对移动代理的迁移提供支持，开发人员可以采用这些开发接口，创建自己的移动代理。实践证明，该移动代理系统达到了很好的效果。
黎飞龙[3]（2011）在《基于移动代理模型的无线传感器网络路由算法的研究》文中研究指明无线传感器网络以具有监测精确度高、动态稳定性强、成本低廉、以数据为中心、系统容错性能强等显着特点而在各个领域中得到广泛应用。但是传感器节点能量有限、计算处理存储能力均较弱,加上网络带宽的限制问题,使得网络通信效率变低,网络对数据的处理和传输能力变弱,且大大消耗了网络的有限能量。因此需要设计出一种能使网络能耗降低、延迟减少、动态适应性增强的路由算法。在无线传感器网络路由算法的设计中,分布式移动代理计算模型能有效降低网络延迟和能耗,且具有较高适应性和良好扩展性。基于此模型设计的路由算法需要解决移动代理该访问哪些节点及访问节点路径问题。本文在对国内外文献的研究基础上,采用分簇方法解决该访问哪些节点的问题,利用遗传算法求取访问的节点路径。文章首先提出了花型的网络分簇算法,利用此算法对无线传感器网络进行优化分簇,从而确定簇头节点。在获取分簇信息后,设计了一种基于移动代理的数据融合框架,结合融合框架,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法（Genetic MA Routing Algorithm,简称GMRA）。此算法运用改进的自适应遗传算法为移动代理迁移寻求最佳遍历簇头节点的路径。通过仿真实验表明此算法具有一定的优越性,随着无线传感器网络规模增大,该算法能有效地减少网络能耗和网络延迟。
饶元[4]（2011）在《基于代理的LEO卫星网动态路由技术研究》文中提出低轨道LEO（Low Earth Orbit）卫星具有轨道高度低、与地面终端之间的传输时延低、频率能够高效复用等优点,同时用户终端实现简单且功耗低。但由于单颗LEO卫星覆盖区域较小,不能满足全球或者较大区域性通信的要求。全球化覆盖需要较多数量的卫星协同工作,采用星座方式将分散的LEO卫星网络化,利用网络优势克服单颗卫星覆盖缺陷。为实现不同卫星覆盖区域内用户之间的通信,卫星之间必须能够相互交换信息、转发用户数据。星上动态路由对提高数据传输的时效性和可靠性有着重要的意义,是卫星网络技术的重要组成部分。因此,开展LEO卫星网动态路由技术的研究非常必要。本文首先分类并全面综述了卫星网路由技术研究现状,接着介绍了当前常用的卫星网路由算法仿真工具,然后应用代理技术解决极轨道星座的LEO卫星网星上路由问题,在负载平衡路由、QoS（Quality of Service）路由、多服务路由和卫星网仿真工具等方面进行深入研究。本文主要工作包括如下几个方面:（1）针对卫星网承载流量不均匀的特点,提出了基于代理的LEO卫星网负载平衡路由算法ALBR（Agent-based Load Balancing Routing）。根据地球表面流量分布情况,提出了卫星网流量热点区域模型;结合该热点区域模型和极轨道卫星星座特点,提出了轨道间、轨道内星际链路ISL（Inter-Satellite Link）代价调节因子,并在此基础上给出了ALBR路径代价计算策略。设计基于代理的卫星网路由体系结构并详细阐述了ALBR算法,通过ALBR移动代理与静止代理的协同工作完成路径探测、路径信息的收集和路由表项的更新。通过复杂度分析和仿真实验得知,与其它星上路由技术相比,ALBR能够实现全网的负载平衡且具有较低的星上计算、存储和信令开销。（2）针对链路切换导致卫星网QoS路由性能低下的问题,提出了基于代理的LEO卫星网QoS路由算法AQR（Agent-based QoS Routing）。综合呼叫持续时间、星地链路可用时间和星际链路可用时间等因素,提出了星际链路可用概率,结合星际链路代价进一步提出了加权路径代价。AQR算法通过派遣移动代理使用ALBR路由表在网络中迁移探测多条路径构造星际QoS候选路径集,然后从候选路径集中选择加权路径代价最小的路径作为数据传输路径,不仅避免了链路拥塞,也降低了星际链路切换发生次数,提高了QoS性能。使用部分路径扩展和完全路径重建相结合的切换重路由策略保证了切换成功率并降低了切换等待时间。与传统的卫星网QoS路由技术相比,AQR具有较低的重路由次数且重路由开销较低;在时延和带宽等多约束条件下业务的呼叫阻塞率、切换阻塞率和时延抖动等指标也优于传统路由技术。（3）为完善卫星网差异化服务的能力,提出了基于代理的LEO卫星网多服务路由AMSR（Agent-based Multi-Service Routing）。通过为时延敏感型业务、带宽敏感型业务和最大努力交付业务数据流提供不同的选路机制,AMSR实现了这3类业务的差异化服务。根据时延敏感型业务、带宽敏感型业务的特点,基于星际链路可用概率分别提出了时延敏感型路径度量和带宽敏感型路径度量,基于AQR算法提出了具有带宽约束的时延敏感型和带宽敏感型业务的星际候选路径集探测机制,并使用时延敏感型路径度量和带宽敏感型路径度量选择时延敏感型业务路径和带宽敏感型业务路径。仿真结果表明,本文提出的AMSR具有良好的差异化服务能力,综合性能优于其它同类算法。（4）支持代理技术的卫星网仿真平台的研究。提出了一种通过扩展NS2的Packet包结构模拟移动代理携带数据功能的设计方案,实现了基于代理的卫星网路由算法的仿真。基于Grasshopper和Linux系统,构建并实现了支持代理的卫星网仿真平台GSNSP（Grasshopper-based Satellite Network Simulation Platform）,在局域网环境中实现了Iridium系统的仿真并加载了ALBR路由算法。通过与NS2的对比分析表明GSNSP设计合理,通过改善Grasshopper系统的多代理支持能力和高链路时延情况下移动代理的迁移能力,GSNSP可以达到与NS2十分接近的仿真性能。
沈雷,陈飞[5]（2008）在《基于移动代理的网络管理系统设计》文中提出在介绍了移动代理技术的基础上,阐述了基于移动代理的网络管理系统的原理和结构。将移动代理的特点和优点引入到网络管理系统,不仅在系统的响应时间和控制网络流量上弥补了传统集中式网络管理系统的不足,而且,提供了一种更具智能性和灵活性,也更能够适应现今复杂异构性网络结构的易扩展的网络管理系统的概念。
岳磊[6]（2008）在《移动代理防范恶意主机安全策略的设计与实现》文中研究说明移动代理是能够在异构网络的主机之间自主地进行迁移的程序。它能自己决定何时迁移到何地并且克隆自己或者产生子代理来协作完成复杂的用户任务。移动代理可以将个性化的计算自主迁移到资源所在的服务器上运行,具有自主性、智能性、开放性、灵活性、健壮性、扩缩性、经济性以及支持移动客户等优点。然而,由于移动代理的自主迁移以及网络的开放性和不可信任性,使得移动代理面临着严峻的攻击威胁,阻碍了移动代理系统的广泛应用和普及。因此,移动代理的安全性问题成为了科研工作者的一个研究热点。设计出一个安全的、可靠的、有效的移动代理系统具有重要的理论意义和实用价值。移动代理系统中的恶意主机问题是移动代理系统安全研究的重点以及难点之一。移动代理要根据源主机的意愿迁移到目标主机上去运行,因此可以说移动代理是完全暴露给主机的。主机可以对移动代理的代码、数据和状态进行修改,主机还可以联合起来对代理进行攻击,同时代理在网络上传输时也可能受到恶意攻击。因此在分析现有的几种典型的移动代理安全策略的基础上,我们设计出一种安全的、灵活的、有效的基于信任度的移动代理防范恶意主机的安全策略,该策略将信任度概念应用到移动代理系统中,在移动代理迁移前先根据代理要完成的任务初步选择代理要经过的主机,然后通过对各个主机信任度的计算,选择信任度较高的主机组成静态路由路径来保护迁移路径。这样做可以减少迁移路径上恶意主机的数量,从而降低移动代理受到恶意主机攻击的可能性。在迁移过程中,使用SSL机制保证通信的安全。移动代理迁移到运行主机上,代理和主机双方首先要验证身份,然后主机检测代理的代码和状态,代理根据主机的信任度授权主机的运行权限,通过设置JAVA系统的安全管理器和策略文件以及沙箱技术保证代码的执行安全。最后进行日志记录。代理返回到源主机后,使用了基于参考状态的事后检测方法,检测代理收集到的状态信息和日志记录,最后完成代理要完成的相应任务,并更新主机的信任度。本文首先介绍了一些移动代理及其密码学方面的基础知识;然后,在概述了移动代理面临的安全问题和已有的防范恶意主机的安全策略之后,提出了基于信任度的移动代理防范恶意主机的安全策略,通过对该策略的安全性分析,说明本文所设计的防范恶意主机安全策略可以灵活的解决移动代理面临的多种安全攻击;最后用模拟试验来验证本策略的有效性和可行性。
李美丽[7]（2008）在《基于移动代理的流媒体组播模型研究》文中指出随着互联网的迅猛发展,人们对多媒体应用和服务的需求越来越显着,传统的以文字和图像为主的Web页面已经不能满足人们的要求。现在流媒体体服务已经成为Internet上相当普及的一种服务,而且发展迅速。在基于Internet网络环境的传输中,人们在流媒体组播系统中引入了代理服务器。它不仅可以加快用户访问请求的响应速度,灵活扩大用户群的规模、范围,更好地适应网络及用户的异构性,而且还能有效地节省从源服务器到代理服务器之间的骨干网络带宽。尽管如此,具有代理的流媒体组播系统还是存在很多问题:要求发送端和接收端之间所有的路由都必须支持组播路由协议;组播中,各个用户的带宽不同,传输过程中会出现数据量大、用户不公平性和带宽不合理利用的情况,使得网络资源利用率低;Internet的动态形式,使得服务器不能够及时地、动态地检测客户端的QoS情况,以便调节发送给客户的速率,影响了客户端接收媒体信息的实时性。本文针对当前Internet网络组播存在的问题,在分析移动代理和流媒体组播两种比较成熟技术的基础上,将移动代理技术和流媒体组播技术相结合,提出了基于移动代理的流媒体组播模型,研究了移动代理的通信。通过对该模型的介绍、分析和实验,该系统可有效解决现有组播通信系统中传输数据量大、不支持组播路由和用户的公平性问题。
陈云芳[8]（2008）在《分布式入侵检测系统关键技术研究》文中指出入侵检测系统在计算机网络系统安全中起着关键作用。本文在深入分析了当前入侵检测技术研究现状的基础上,提出并构建了一个完整的基于移动代理的分布式入侵检测系统。该系统具有比传统入侵检测系统更好的检测性能以及具有可靠性、健壮性和自适应性等优点。本文所提出的分布式入侵检测系统关键技术包括一个平台和三个子系统即:基于移动代理的入侵检测平台、基于主机系统调用序列分析的入侵检测子系统、基于主机用户行为关联分析的入侵检测子系统、基于网络数据包免疫分析的入侵检测子系统。本文首先界定了分布式入侵检测系统的基本特征和关键技术要素,然后描述了移动代理平台的基本特性,分析了智能移动代理在分布式入侵检测系统的关键性平台作用。接着提出了一种移动代理的位置透明性方案,该方案有效解决移动代理平台位置管理和消息传递的基础问题。最后提出一种基于移动代理的入侵检测平台,给出系统的体系结构,阐述实现的关键技术,并进行了相关测试。大部分入侵行为都必须通过系统调用来达到它们破坏系统的目的。基于特定程序的系统调用序列具有一定稳定性的原理,本文提出一种系统调用序列分析的系统模型以及详细设计方案。采用将运行于核心态的调用信息拷贝到用户缓冲区中,提取所需的系统调用信息。然后在无入侵的情况下,经过海量的正常的系统调用序列训练得到正常模式库。最后将实时监测到的特定程序的系统调用序列与正常的系统调用模式库进行匹配,采用汉明距离计算出他们的最大相似度,以判定是否出现入侵异常。最后对系统调用序列分析检测模块在移动代理平台下的实现进行了相关测试。有许多入侵行为都是合法用户的非正常操作来达到破坏系统的目的。与系统调用序列分析不同的是,用户行为分析主要涉及到合法用户的非法或误操作模式。基于普通用户的操作行为具有前后的关联性原理,本文提出一种基于用户行为关联分析的系统模型以及详细的设计方案。首先定义了主机合法用户的行为特征和行为模式,采用静态和动态相结合的方式进行用户行为模型的建立,然后根据操作系统日志信息,针对用户的每次登陆会话产生用户行为特征数据,采用递归式相关函数算法来对关联序列进行相似度的计算,以判定是否出现非常行为。最后对用户行为关联分析检测模块在移动代理平台下的实现进行了相关测试。网络数据包分析可以对某个网段的网络数据流进行大规模的分析处理,可以有效监控大规模的计算机网络。由于免疫系统天然的分布性,非常契合入侵检测系统的需求。本文提出一种移动代理平台下的网络数据包免疫分析系统模型以及详细的设计方案。采用最简单的二进制方式表达网络数据包的自我特征;特征之间的距离采用欧拉距离的计算方式;检测器的初始产生采用简单的r连续匹配穷举法,各个检测子节点均可以自主产生属于自己的检测器集合;设置一个总体检测集合库,用于存放源自于各个检测节点所带来的经过初选的检测集,并通过基于克隆选择的二次精英机制产生后代种群。经过各个节点的自体首次免疫耐受,再经过总检测库基于克隆选择的二次精英机制搜索产生优化种群,可以使得系统的各个节点和总控节点都在不断的进化当中,使得检测器所产生的无效检测漏洞概率大大降低。最后自主设计并实现了一个基于移动代理的分布式入侵检测系统原型系统,实验表明移动代理的平台完全能够作为分布式入侵检测系统的可靠的、安全的平台,运行其上的系统调用序列分析、用户行为关联分析、网络数据包免疫分析完全能够达到了预期目标。
张甜[9]（2008）在《免疫原理和移动代理技术在网络故障诊断中的应用研究》文中研究表明随着计算机网络技术的飞速发展,网络规模、用户数量的日益增加,现有的网络管理和维护已经越来越难以适应用户的要求。而网络故障产生的原因很多,现有网络的信息量巨大,从而使已有的网络故障诊断工具以及相关技术难以解决所有网络故障问题。引入智能技术已经成为网络故障诊断领域的必然趋势。本论文将人工免疫原理和移动代理技术应用于网络故障诊断。首先在详细研究了它们工作原理的基础上提出了一种基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断模型。该模型的主要优点是:1.利用了人工免疫系统的信息处理机制的自学习、自组织、自适应等特点使其能够适应复杂的网络环境;2.移动代理技术的引入（移动代理开发语言为Java以及移动代理开发平台Aglet）,能极大的提高网络故障诊断实时处理效率。然后将一种基于免疫原理的聚类算法应用于该模型的中心环境抗体库中,实现对网络故障中接口组故障的诊断。最后将接口组故障特征数据集划分为训练数据集和检测数据集两部分,通过模拟实验,证明基于免疫原理的聚类算法对接口组故障的诊断获得了较好的效果。
孙亮[10]（2008）在《利用mobile agent技术实现主动网络的主动性管理模式研究》文中研究指明目前的网络体系结构由于缺乏一些灵活性,已经不能适应新时代网络技术的发展。主动网络则提供了一个可动态定制、可编程的网络体系结构。随着网络体系结构的复杂,网络管理的难度也随之增加,文章在分析了目前几种主动网络的网管模式后,针对所存在的缺陷提出了一种全新的概念—利用mobile agent进行主动网络的主动性管理模式的体系结构。
二、移动代理系统综述（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、移动代理系统综述（论文提纲范文）
（1）基于混沌蚁群的WSN路径规划算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 论文的研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究意义 |
| 1.4 论文主要研究内容及章节安排 |
| 2 WSN路径规划问题模型及相关理论研究 |
| 2.1 WSN路径规划问题模型 |
| 2.1.1 基于移动代理的WSN路径规划问题模型 |
| 2.1.2 基于C/S多跳的WSN路径规划问题模型 |
| 2.1.3 WSN路径规划问题评价指标 |
| 2.2 最优化理论 |
| 2.3 蚁群优化原理 |
| 2.3.1 蚁群优化系统 |
| 2.3.2 最大最小蚁群系统 |
| 2.4 混沌优化理论 |
| 2.5 混沌蚁群优化理论 |
| 2.5.1 基于混沌扰动的蚁群优化 |
| 2.5.2 基于最优位置交换策略的混沌蚁群优化 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 基于混沌蚁群的区域路径规划算法 |
| 3.1 算法的提出 |
| 3.2 相关模型及理论 |
| 3.2.1 网络能耗模型 |
| 3.2.2 传输能量区域划分理论 |
| 3.2.3 跳转理论 |
| 3.3 算法实现 |
| 3.3.1 混沌蚁群区域路径规划模型 |
| 3.3.2 邻居的选择 |
| 3.3.3 蚂蚁最优位置更新方法 |
| 3.3.4 适应值函数 |
| 3.3.5 自适应扰动 |
| 3.3.6 路径优化策略 |
| 3.3.7 算法流程 |
| 3.4 仿真实验与结果分析 |
| 3.4.1 实验环境设置 |
| 3.4.2 实验数据分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于混沌最大最小蚁群的路径规划算法 |
| 4.1 算法的提出 |
| 4.2 相关模型 |
| 4.2.1 基于熵权的分层数据融合模型 |
| 4.2.2 网络能耗模型 |
| 4.3 算法实现 |
| 4.3.1 蚂蚁路径选择行为 |
| 4.3.2 混沌扰动 |
| 4.3.3 多移动代理路径规划 |
| 4.3.4 交叉替换 |
| 4.3.5 算法流程 |
| 4.4 实验仿真与结果分析 |
| 4.4.1 实验环境设置 |
| 4.4.2 实验数据分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（2）面向android平台的移动代理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 移动代理系统研究现存问题 |
| 1.3 研究内容与选题意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 选题意义 |
| 1.4 论文的组织 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 云计算 |
| 2.1.1 云计算的概念 |
| 2.1.2 移动云计算 |
| 2.1.3 移动云计算的相关推进技术 |
| 2.2 移动代理 |
| 2.2.1 Mobile Agent 的定义 |
| 2.2.2 Mobile Agent 的移动机制 |
| 2.2.3 移动代理的优点 |
| 2.3 Web Services |
| 2.3.1 基于 WSDL 的 Web Services |
| 2.3.2 RESTful Web Services |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 ExNaplet 移动代理系统的设计 |
| 3.1 设计原则 |
| 3.2 系统的体系结构 |
| 3.3 系统总体设计 |
| 3.3.1 ExNaplet 模块设计 |
| 3.3.2 Naplet 结构 |
| 3.3.3 Naplet 虚拟机模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 ExNaplet 移动代理系统的关键技术 |
| 4.1 基于 RESTful 的远程过程调用 RM2I |
| 4.1.1 RMI 介绍及其缺陷 |
| 4.1.2 基于 Restful Webservices 的远程调用 |
| 4.1.3 移动代码跨平台支持原理 |
| 4.2 移动代理通信机制设计 |
| 4.2.1 移动代理消息通信机制设计 |
| 4.2.2 移动代理 socket 通信机制设计 |
| 4.3 迁移路径策略 |
| 4.3.1 结构化路径策略 |
| 4.3.2 基于蚁群算法的迁移策略 |
| 4.4 基于 Web 的移动代理开发环境 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 ExNaplet 移动代理系统实现与性能测试 |
| 5.1 开发环境介绍 |
| 5.1.1 硬件环境 |
| 5.1.2 软件环境 |
| 5.2 系统配置说明 |
| 5.3 性能测试 |
| 5.3.1 系统运行截图 |
| 5.3.2 测试环境的搭建 |
| 5.3.3 整体性能测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 ExNaplet 移动代理系统的实例 |
| 6.1 Agent Message 通信实例 |
| 6.2 Agent 循环迁移实例 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究中的存在的问题 |
| 7.3 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间公开发表论文及着作情况 |
（3）基于移动代理模型的无线传感器网络路由算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容及文章结构 |
| 第二章 无线传感器网络及路由技术 |
| 2.1 无线传感器网络概述 |
| 2.1.1 无线传感器网络体系结构 |
| 2.1.2 传感器节点结构及能量消耗 |
| 2.1.3 无线传感器网络协议结构 |
| 2.1.4 无线传感器网络特点及关键技术 |
| 2.2 无线传感器网络路由技术 |
| 2.2.1 路由算法分类 |
| 2.2.2 路由算法的特点 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 无线传感器网络典型路由算法 |
| 3.1 平面路由算法 |
| 3.1.1 Flooding 算法 |
| 3.1.2 定向扩散 |
| 3.1.3 SPIN 算法 |
| 3.2 层次路由算法 |
| 3.2.1 LEACH 算法 |
| 3.2.2 TEEN 算法 |
| 3.2.3 HEED 算法 |
| 3.3 基于移动代理的路由算法 |
| 3.3.1 移动代理简介 |
| 3.3.2 移动代理结构及生命周期 |
| 3.3.3 移动代理特点及优势 |
| 3.3.4 移动代理路由算法分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于花型的网络分簇算法 |
| 4.1 簇数目数值的计算 |
| 4.1.1 无线通信模型介绍 |
| 4.1.2 簇数目k 值计算 |
| 4.2 基于网格的分簇策略 |
| 4.2.1 网格划分 |
| 4.2.2 簇的形成 |
| 4.3 算法分析及仿真 |
| 4.3.1 算法描述及分析 |
| 4.3.2 算法的仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法 |
| 5.1 移动代理数据融合框架设计及遗传算法简介 |
| 5.1.1 移动代理数据融合框架设计 |
| 5.1.2 遗传算法简介 |
| 5.2 GMRA 算法设计 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 基于改进型自适应遗传算法的优化设计 |
| 5.3 GMRA 算法仿真 |
| 5.3.1 IAGA 算法与SGA 算法比较 |
| 5.3.2 GMRA 算法与LCF 算法比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历及攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（4）基于代理的LEO卫星网动态路由技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和来源 |
| 1.2 卫星网路由技术概述 |
| 1.3 代理技术概念及其相关技术研究 |
| 1.3.1 移动代理相关概念 |
| 1.3.2 移动代理的特性 |
| 1.3.3 移动代理的技术优势 |
| 1.3.4 移动代理的研究和发展趋势 |
| 1.3.5 现有移动代理系统 |
| 1.3.6 基于移动代理的路由技术 |
| 1.4 本文工作和主要贡献 |
| 1.5 本文结构安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 卫星网路由相关技术与研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 卫星星座概述 |
| 2.2.1 极轨道星座 |
| 2.2.2 Walker 轨道星座 |
| 2.3 卫星网络体系结构 |
| 2.3.1 单层体系结构 |
| 2.3.2 多层体系结构 |
| 2.4 卫星网络路由概述 |
| 2.4.1 负载平衡路由技术 |
| 2.4.2 QoS 路由技术 |
| 2.4.3 多服务路由技术 |
| 2.5 卫星网路由算法仿真工具概述 |
| 2.5.1 OPNET |
| 2.5.2 NS2 |
| 2.5.3 GaliLEO |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于代理的LEO 卫星网负载平衡路由算法 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.3 基于代理的卫星网路由体系结构 |
| 3.4 基于代理的负载平衡路由算法 |
| 3.4.1 相关定义 |
| 3.4.2 卫星节点数据表 |
| 3.4.3 ALBR 路径代价 |
| 3.4.4 ALBR 算法描述 |
| 3.4.5 数据包路由 |
| 3.4.6 复杂度分析 |
| 3.5 仿真实验与分析 |
| 3.5.1 仿真参数 |
| 3.5.2 性能指标 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于代理的LEO 卫星网QoS 路由算法 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.3 基于代理的卫星网QoS 路由算法 |
| 4.3.1 卫星网QoS 路由目标 |
| 4.3.2 基于代理的QoS 路由算法原理 |
| 4.4 星地路径建立 |
| 4.4.1 接入卫星选择策略 |
| 4.4.2 星地路径可用时间 |
| 4.5 星际路径建立 |
| 4.5.1 星际路径探测机制 |
| 4.5.2 多路径选择 |
| 4.5.3 移动代理数量分析 |
| 4.6 切换重路由 |
| 4.6.1 星地链路切换重路由 |
| 4.6.2 星际链路切换重路由 |
| 4.7 仿真实验与分析 |
| 4.7.1 算法切换性能分析 |
| 4.7.2 算法QoS 性能分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于代理的LEO 卫星网多服务路由技术 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 基于代理的卫星网多服务路由体系结构 |
| 5.3 ADQR 星际路径建立 |
| 5.3.1 ADQR 移动代理结构 |
| 5.3.2 ADQR 星际路径探测机制 |
| 5.3.3 ADQR 多路径选择 |
| 5.4 ABQR 星际路径建立 |
| 5.4.1 ABQR 移动代理结构 |
| 5.4.2 ABQR 星际路径探测机制 |
| 5.4.3 ABQR 多路径选择 |
| 5.5 仿真实验与分析 |
| 5.5.1 仿真参数 |
| 5.5.2 性能指标 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 支持代理的卫星网仿真平台研究 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 NS2 中移动代理的设计 |
| 6.3 基于Grasshopper 的仿真平台 |
| 6.3.1 仿真平台系统结构 |
| 6.3.2 卫星节点功能实体 |
| 6.3.3 路由代理交互接口 |
| 6.3.4 星际链路仿真模块 |
| 6.3.5 仿真平台管理系统 |
| 6.3.6 仿真平台功能测试 |
| 6.4 仿真平台性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结和展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 攻读博士学位期间获得的发明专利申请 |
| 攻读博士学位期间获得的软件着作权登记 |
| 攻读博士学位期间撰写学术专着 |
| 攻读博士学位期间获奖情况 |
| 缩略词 |
| 图表清单 |
| 参考文献 |
（5）基于移动代理的网络管理系统设计（论文提纲范文）
| 1 基于移动代理网络管理系统的设计 |
| 1.1 移动代理技术 |
| 1.2 基于移动代理的应用系统结构 |
| 1.3 基于移动代理的网络管理系统 |
| 2 与传统网络管理方式的比较 |
| (1)缩短响应时间 |
| (2)减少传输的数据流量 |
| (3)利用MA提高心理的轮询速度,减小网络管理负担 |
| (4)配置网络设备更加灵活 |
| 3 结束语 |
（6）移动代理防范恶意主机安全策略的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 1.4 本文的符号说明 |
| 第二章 移动Agent技术及密码学基础知识简介 |
| 2.1 移动Agent技术产生背景 |
| 2.2 移动Agent系统结构及其关键技术 |
| 2.2.1 移动Agent系统结构 |
| 2.2.2 关键技术 |
| 2.3 移动Agent的优点及其应用 |
| 2.3.1 移动Agent的主要优点 |
| 2.3.2 移动Agent的应用范围 |
| 2.4 典型移动Agent平台简介 |
| 2.4.1 General Magic公司的Telescript |
| 2.4.2 IBM公司的Aglet |
| 2.4.3 IKV++的Grasshopper |
| 2.5 基础理论和密码学知识 |
| 2.5.1 对称密钥密码体制 |
| 2.5.2 公开密钥密码体制 |
| 2.5.3 散列函数和消息摘要 |
| 2.5.4 数字签名和数字证书 |
| 2.5.5 密码学协议 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 移动Agent系统面临的安全性问题及安全策略 |
| 3.1 移动代理系统的安全要求 |
| 3.2 移动代理系统面临的安全问题 |
| 3.2.1 移动代理迁移及通讯的安全问题 |
| 3.2.2 代理平台的安全问题 |
| 3.2.3 移动代理自身的安全问题 |
| 3.3 移动代理系统安全策略 |
| 3.3.1 解决移动代理迁移及通信问题的安全措施 |
| 3.3.2 解决代理平台安全问题的措施 |
| 3.3.3 解决移动代理自身安全问题的措施 |
| 3.4 几种移动代理系统的安全措施 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于参考状态的移动代理静态路由安全协议 |
| 4.1 针对恶意主机的安全策略 |
| 4.1.1 检测策略 |
| 4.1.2 防止策略 |
| 4.2 移动代理系统的路由协议 |
| 4.2.1 移动代理路由协议的安全性质 |
| 4.2.2 基于状态签名的静态路由协议 |
| 4.3 几种典型的基于参考状态的静态路由安全协议 |
| 4.3.1 Vigna协议 |
| 4.3.2 Hohl协议 |
| 4.3.3 PTIR协议 |
| 4.4 一种新的基于参考状态的静态路由协议NSSRP |
| 4.4.1 NSSRP协议步骤说明 |
| 4.4.2 NSSRP协议与已有协议的比较 |
| 4.4.3 NSSRP协议安全性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于信任度的移动代理防范恶意主机的模型 |
| 5.1 信任模型 |
| 5.1.1 信任概述 |
| 5.1.2 信任形式化 |
| 5.1.3 信任管理 |
| 5.1.4 使用信任机制的优点 |
| 5.2 移动代理系统安全策略的安全性需求 |
| 5.3 策略框架图 |
| 5.4 策略分析 |
| 5.4.1 代理迁移前的保护 |
| 5.4.2 代理迁移中的保护 |
| 5.4.3 代理返回后的事后检测 |
| 5.5 策略的安全性分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统原型的实现 |
| 6.1 相关的Java安全技术 |
| 6.2 系统原型的实现 |
| 6.2.1 实现综述 |
| 6.2.2 程序框架 |
| 6.3 Aglet系统的改进 |
| 6.3.1 概述 |
| 6.3.2 改进Aglet系统 |
| 6.4 实现部分 |
| 6.4.1 试验环境 |
| 6.4.2 试验界面 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要工作 |
| 7.2 进一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
（7）基于移动代理的流媒体组播模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 插图索引 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题的研究内容 |
| 第2章 流媒体技术和移动代理技术概述 |
| 2.1 流媒体技术 |
| 2.1.1 流媒体技术概念 |
| 2.1.2 流媒体技术原理 |
| 2.1.3 流媒体传输协议 |
| 2.1.4 流媒体组播技术 |
| 2.2 移动代理技术 |
| 2.2.1 移动Agent的概念与特性 |
| 2.2.2 移动Agent的工作机制 |
| 2.2.3 移动Agent的技术优势 |
| 2.2.4 移动Agent的体系结构 |
| 2.2.5 移动Agent的通信机制 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于移动代理的流媒体组播模型的建立 |
| 3.1 基于代理的流媒体组播模型的分析 |
| 3.2 基于移动代理的流媒体组播模型的主要模块及工作原理 |
| 3.2.1 基于移动代理的流媒体组播模型的服务器 |
| 3.2.2 基于移动代理的流媒体组播模型的客户端 |
| 3.2.3 基于移动代理的流媒体组播模型的工作原理 |
| 3.3 基于移动代理组播模型中的分层技术 |
| 3.3.1 分层技术中的DCT变换和量化 |
| 3.3.2 分层技术模型中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 移动代理在模型中的通信 |
| 4.1 移动代理的创建 |
| 4.1.1 移动代理的结构 |
| 4.1.2 移动代理的创建 |
| 4.2 移动代理的通信 |
| 4.2.1 移动代理的邮箱通信框架 |
| 4.2.2 MADP通信协议 |
| 4.2.3 MADP协议下的通信模型 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于移动代理的流媒体组播模型的分析和实验 |
| 5.1 基于移动代理的流媒体组播模型的分析 |
| 5.2 基于移动代理的流媒体组播模型的实验 |
| 5.2.1 代理规范与代理平台介绍 |
| 5.2.2 基于移动代理的流媒体组播模型的实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（8）分布式入侵检测系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文提要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源及意义 |
| 1.2 入侵检测系统 |
| 1.2.1 基本模型和相关协议 |
| 1.2.2 入侵检测系统的分类 |
| 1.2.3 入侵检测的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 分布式入侵检测系统综述 |
| 2.1 分布式入侵检测的形式化描述 |
| 2.2 分布式入侵检测系统关键技术 |
| 2.2.1 基于移动代理的入侵检测系统 |
| 2.2.2 基于系统调用分析的入侵检测 |
| 2.2.3 基于用户行为分析的入侵检测 |
| 2.2.4 基于网络数据包分析的入侵检测 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于移动代理的入侵检测系统 |
| 3.1 移动代理 |
| 3.1.1 分布式人工智能 |
| 3.1.2 代理的强弱定义 |
| 3.2 移动代理的位置透明性研究 |
| 3.2.1 移动代理的一般定位机制 |
| 3.2.2 新型位置透明性解决方案 |
| 3.2.3 方案评估分析 |
| 3.3 基于移动代理的入侵检测系统 |
| 3.3.1 系统体系结构 |
| 3.3.2 平台实现的关键技术 |
| 3.3.3 基于移动代理的入侵检测平台测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于系统调用序列分析的入侵检测 |
| 4.1 系统调用与操作系统内核 |
| 4.2 系统调用的序列分析 |
| 4.2.1 基于系统调用的入侵检测 |
| 4.2.2 系统调用序列分析的现状 |
| 4.3 序列分析的设计 |
| 4.3.1 序列分析的系统模型 |
| 4.3.2 序列分析的详细设计 |
| 4.4 系统调用分析的入侵检测测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于用户行为关联分析的入侵检测 |
| 5.1 主机的用户行为 |
| 5.2 用户行为的关联分析 |
| 5.2.1 用户行为模式的定义 |
| 5.2.2 关联分析的数学模型 |
| 5.2.3 关联匹配算法 |
| 5.3 关联分析的设计 |
| 5.3.1 关联分析的系统模型 |
| 5.3.2 关联分析的详细设计 |
| 5.4 用户行为分析的入侵检测测试 |
| 5.5 本章小节 |
| 第6章 基于网络数据包免疫分析的入侵检测 |
| 6.1 人工免疫原理与入侵检测 |
| 6.1.1 生物免疫、人工免疫与入侵检测 |
| 6.1.2 人工免疫系统的工程框架 |
| 6.1.3 基于免疫的分类器设计 |
| 6.2 基于人工免疫的入侵检测模型 |
| 6.2.1 免疫分析的系统模型 |
| 6.2.2 模型的数学描述 |
| 6.2.3 相关定量分析 |
| 6.3 免疫分析的设计 |
| 6.3.1 自我特征表达 |
| 6.3.2 检测器的初始产生 |
| 6.3.3 检测器的二次进化 |
| 6.3.4 主要算法设计 |
| 6.4 网络免疫分析的入侵检测测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 创新点总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语表 |
| 攻读学位期间公开的发表论文和参加的科研项目 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）免疫原理和移动代理技术在网络故障诊断中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 本文的选题和研究内容 |
| 第二章 网络故障诊断技术综述 |
| 2.1 传统的网络故障诊断方法 |
| 2.1.1 简单的网络监控 |
| 2.1.2 基于简单管理网络协议SNMP的网络管理系统 |
| 2.2 智能网络故障诊断技术 |
| 2.2.1 基于专家系统的智能诊断技术 |
| 2.2.2 基于神经网络的智能诊断技术 |
| 2.2.3 基于模糊逻辑的诊断方法 |
| 2.2.4 基于数据挖掘理论的诊断技术 |
| 2.2.5 基于遗传算法的诊断技术 |
| 2.2.6 基于贝叶斯理论的诊断技术 |
| 2.2.7 基于免疫原理和移动代理的诊断技术 |
| 2.3 几种智能技术在网络故障诊断中的对比研究 |
| 2.3.1 移动代理应用于网络故障诊断系统的优缺点 |
| 2.3.2 神经网络应用于网络故障诊断系统的优缺点 |
| 2.3.3 人工免疫应用于网络故障诊断系统的优缺点 |
| 第三章 免疫原理 |
| 3.1 生物免疫系统特点 |
| 3.2 人工免疫系统简介 |
| 3.3 免疫网络模型 |
| 3.3.1 Jerne免疫网络模型 |
| 3.3.2 RLAIS网络模型 |
| 3.3.3 aiNet网络模型 |
| 3.3.4 动态免疫网络模型 |
| 3.3.5 多值免疫网络模型 |
| 3.4 免疫算法 |
| 3.4.1 基于群体的免疫算法 |
| 3.4.2 基于网络的免疫算法 |
| 3.5 免疫原理的工程应用 |
| 第四章 移动代理技术 |
| 4.1 代理(Agent)理论概述 |
| 4.2 移动代理技术简介 |
| 4.2.1 移动代理的定义及特点 |
| 4.2.2 移动的实现 |
| 4.3 移动代理系统体系结构 |
| 4.4 移动代理模型的特点 |
| 4.5 移动代理技术的应用 |
| 第五章 基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断模型 |
| 5.1 基于免疫原理和移动代理技术的网络故障诊断系统结构 |
| 5.1.1 系统总体结构 |
| 5.1.2 移动代理的结构与功能 |
| 5.1.3 移动代理的工作步骤 |
| 5.1.4 中心环境系统构架及功能 |
| 5.2 与集中式网络故障诊断系统的对比研究 |
| 第六章 系统开发与部分实现 |
| 6.1 系统的开发平台—Aglets |
| 6.1.1 Aglet的对象模型 |
| 6.1.2 Aglets的体系结构 |
| 6.1.3 Aglets的基本操作 |
| 6.1.4 Aglets移动代理开发概述 |
| 6.2 中心环境中抗体库的算法设计 |
| 6.2.1 算法的引入 |
| 6.2.2 算法的具体实现步骤 |
| 6.3 仿真试验及实验分析 |
| 第七章 总结及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻硕期间取得的研究成果 |
四、移动代理系统综述（论文参考文献）
- [1]基于混沌蚁群的WSN路径规划算法研究[D]. 李方宇. 安徽理工大学, 2020(04)
- [2]面向android平台的移动代理系统的研究与实现[D]. 杜文龙. 东北师范大学, 2013(02)
- [3]基于移动代理模型的无线传感器网络路由算法的研究[D]. 黎飞龙. 江西理工大学, 2011(11)
- [4]基于代理的LEO卫星网动态路由技术研究[D]. 饶元. 南京邮电大学, 2011(05)
- [5]基于移动代理的网络管理系统设计[J]. 沈雷,陈飞. 电子科技, 2008(09)
- [6]移动代理防范恶意主机安全策略的设计与实现[D]. 岳磊. 合肥工业大学, 2008(11)
- [7]基于移动代理的流媒体组播模型研究[D]. 李美丽. 兰州理工大学, 2008(10)
- [8]分布式入侵检测系统关键技术研究[D]. 陈云芳. 苏州大学, 2008(03)
- [9]免疫原理和移动代理技术在网络故障诊断中的应用研究[D]. 张甜. 电子科技大学, 2008(04)
- [10]利用mobile agent技术实现主动网络的主动性管理模式研究[J]. 孙亮. 电脑知识与技术, 2008(01)