一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统，包括网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层，所述的网格资源服务层包括用户智能体、数据请求智能体、数据接收智能体、个性化服务智能体，所述的网格资源管理层包括全局资源搜索智能体、任务分配智能体、任务协调智能体、并行分析智能体，所述的数据资源层包括接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体和任务执行监视智能体，所述的个性化服务智能体、用户智能体、数据请求智能体、全局资源搜索智能体、任务分配智能体、接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体、并行分析智能体、数据接收智能体依次连接。与现有技术相比，本发明专利技术具有可靠性高、稳定性高等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种网格GIS资源管理系统，尤其是涉及一种基于多智能体的网格 GIS资源管理系统。
技术介绍
网格GIS是网格计算(Grid Computing)与地理信息系统(GIS)技术相结合而形成的新方向，主要用于解决空间信息资源共享，实现GIS的高性能运算。到目前为止，网格 GIS主要研究内容都集中在网格GIS的体系结构、网格模型、语义网格[、空间信息网格资源发现技术等方面，这些研究主要利用传统的分布式计算技术规范来构造网格环境。但是，随着网格计算节点的增加，资源的动态调用能力和系统的可靠性就会下降，传统的技术难于解决此类问题。当前分布式计算技术的另一个研究热点是多智能体技术(Multi-Agent)，智能体(Agent)是一个能在特定环境下能够连续、自发地实现功能，并且能与相关Agent和进程相联系的软件实体，具有自治性、主动感知、自适应和社会能力等特性，Agent的这些智能特性正适合于解决网格资源的组织、发现、定位、调度和分配等核心问题。在计算机领域，许多学者和机构对多智能体技术在网格计算中的应用进行了探索性的研究，利用多智能体技术解决管理网格资源、系统容错、资源调度、资源复制分发等，在GIS领域，多智能体主要用于灾害估计、城市演化模拟等方面，网格GIS与多智能体的结合研究较少。WebGIS是网络环境下的GIS应用与发展，主要通过集中模式来实现，采用B/S或 C/S作为体系结构，远程用户通过网络连接来调用，这种方式存在服务器负担过重、不能满足大量信息处理的需求等问题。网格GIS的出现可解决上述问题，在网格GIS计算环境中， 网格资源管理主要解决分散在各个不同地域和管理域中的空间信息资源的良好的组织、主动发现、任务调度以及准备资源的其他活动，用户可通过任意网格服务节点进入，获取所需要的数据服务。从研究现状看，目前很多研究主要在于搭建网格GIS的计算体系结构，对于网格节点的自治性如节点动态加入和退出、资源调用失败等问题考虑不足。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种可靠性高、稳定性高的基于多智能体的网格GIS资源管理系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现一种基于多智能体的网格GIS资源管理系统，其特征在于，包括网格资源服务层、 网格资源管理层、数据资源层，所述的网格资源服务层包括用户智能体、数据请求智能体、 数据接收智能体、个性化服务智能体，所述的网格资源管理层包括全局资源搜索智能体、任务分配智能体、任务协调智能体、并行分析智能体，所述的数据资源层包括接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体和任务执行监视智能体，所述的个性化服务智能体、用户智能体、数据请求智能体、全局资源搜索智能体、任务分配智能体、接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体、并行分析智能体、数据接收智能体依次连接，所述的任务协调智能体与任务分配智能体连接，所述的任务执行监视智能体分别与任务协调智能体、本地搜索智能体连接。所述的网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层均设有数据库。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点具有良好的动态性、适应性和节点的自治性，可靠性、稳定性高；向用户提供高质量的、个性化的空间信息资源服务附图说明图1为本专利技术的结构示意图。 具体实施例方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。如图1所示，本专利技术是一个分布式层次模型，它构建在网格计算环境的基础上，从下到上依次是网格资源服务层A、网格资源管理层B和数据资源层C。不同的层次组成不同的节点，具有不同的功能。网格资源服务层A为网格服务节点，用户获取数据和计算服务，可通过任意的该类节点接入网格计算环境，利用智能体的学习性记录用户的偏好信息， 为用户提供个性化服务；网格资源管理层B为网格管理节点，负责网格资源层中节点的加入、退出、节点数据类型和服务类型的搜集和管理、根据节点服务性能和用户需求进行任务分配等；数据资源层C为数据资源节点，存储有空间信息资源并提供空间信息计算服务等， 并完成当前资源节点的任务队列的调度和协调，多个资源节点利用智能体的社会性和协作性实现并行运算。在本专利技术中，每个层由不同的智能体组成，并且拥有各自的知识库，为各种智能体学习、决策提供知识依据，是该模型具备智能型和适应性的基础，由于采用了多智能体技术，该模型具有良好的动态性、适应性和节点的自治性等特点。本专利技术基于多智能体的网格GIS资源管理系统，其中智能体是基本组成单元，智能体之间通过预先规定的协议进行交互共同完成系统功能，智能体根据在系统中的职能的不同而扮演不同角色，地位也不完全平等。所述的网格资源服务层A包括用户智能体3、数据请求智能体4、数据接收智能体1、个性化服务智能体2，所述的网格资源管理层B包括全局资源搜索智能体5、任务分配智能体6、任务协调智能体8、并行分析智能体7，所述的数据资源层C包括接受数据请求智能体9、队列服务智能体10、本地搜索智能体11和任务执行监视智能体12，其中用户智能体3直接面向用户，接受用户的数据请求信息，在经过判断用户是否授权之后，将用户请求提交给数据请求智能体4。数据请求智能体4根据请求的数据类型(矢量和栅格数据)派遣到网格资源管理层B，同时通知数据接收智能体1等待网格资源管理层 B返回的数据资源层C地址。当数据接收智能体1接收到来自网格资源管理层B返回的地址信息后，及时建立同数据资源层C的网络链接，将来自各个数据资源层C搜索到的数据发送给用户。在用户请求信息的过程中，个性化服务智能体2记录下用户的偏好信息，利用智能体的学习功能，以便以后为用户提供质量更高的信息服务。在网格资源管理层B处，全局资源搜索智能体5根据网格资源服务层A提交的搜索信息，在全局资源元数据库中搜索相关的数据资源层C地址，并及时返回到网格资源服务层A。当搜索到多个网格资源服务地址时，任务分配智能体6根据各个地址对应的数据资源层C性能、数据质量信息、数据满足的请求信息的程度，进行任务和分配，以减少数据资源层C处因服务队列过长造成的服务延时而影响到整个服务过程和质量。任务协调智能体8实时监视网格资源服务层A的退出、加入、服务失败等信息，从而实现任务的重新分配。 并行分析智能体7对来自数据资源层C的数据进行分析整理，以向用户返回完整的数据视图，减少数据冗余。 数据资源层C主要提供本地空间信息数据库中数据服务，由接受数据请求智能体 9接受来网格资源管理层B派遣的任务，并将该任务加入到本地服务队列中。队列服务智能体10根据各个任务的重要性和服务器的负载情况，及时调整任务的执行顺序。当本地搜索智能体11接收到来自队列服务智能体10发送的任务后，立即在本地数据库中进行空间数据的搜索，在搜索的过程中由任务执行监视智能体12t实时跟踪搜索的执行情况(搜索完成、失败等)，并及时汇报给网格资源管理层B的任务协调智能体8，以重新分配任务的执行。权利要求1.一种基于多智能体的网格Gis资源管理系统，其特征在于，包括网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层，所述的网格资源服务层包括用户智能体、数据请求智能体、数据接收智能体、个性化服务智能体，所述的网格资源管理层包括全局资源搜索智能体、任务分配智能体、任务协调智能体、并行分析智能体，所述的数据资本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种基于多智能体的网格ＧＩＳ资源管理系统，其特征在于，包括网格资源服务层、网格资源管理层、数据资源层，所述的网格资源服务层包括用户智能体、数据请求智能体、数据接收智能体、个性化服务智能体，所述的网格资源管理层包括全局资源搜索智能体、任务分配智能体、任务协调智能体、并行分析智能体，所述的数据资源层包括接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体和任务执行监视智能体，所述的个性化服务智能体、用户智能体、数据请求智能体、全局资源搜索智能体、任务分配智能体、接受数据请求智能体、队列服务智能体、本地搜索智能体、并行分析智能体、数据接收智能体依次连接，所述的任务协调智能体与任务分配智能体连接，所述的任务执行监视智能体分别与任务协调智能体、本地搜索智能体连接。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：童小华，陈鹏，田根，何兵，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：31