Системы мобильных агентов с настраиваемой архитектурой тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Першин, Алексей Владимирович

• Першин, Алексей Владимирович
• кандидат технических наук
• 2011

Оглавление диссертации кандидат технических наук Першин, Алексей Владимирович

Сокращения и условные обозначения.

Введение.

Глава 1. Архитектуры мобильных агентов для поисковых систем.

1.1. Введение

1.2. Архитектуры современных поисковых систем.

1.3. Архитектура агента для поисковых систем.

1.4. Анализ задачи поиска в сети.

1.4.1. Постановка задачи.

1.4.2. Модель пользователя.

1.4.3. Состояния выполнения запроса

1.4.4. Формализация задачи распределённого поиска.

1.4.5. Задача поиска авиабилета и бронирования номера в гостиннице

1.5. Выводы.

Глава 2. Архитектуры и шаблоны мобильных агентов.

2.1. Введение

2.2. Адаптивный шаблон агента.

2.3. Прототип модульной агентной системы.

2.4. Управление перемещением.

2.5. Шаблоны взаимодействия.

2.6. Шаблоны организации агентов.

2.7. Архитектуры бизнес-логики агента

2.7.1. Простой рефлексивный агент.

2.7.2. Рефлексивные агенты, основанные на модели

2.7.3. Целевые агенты.

2.7.4. Агенты, основанные на полезности

2.7.5. Архитектура BDI

2.7.6. Реактивная архитектура.

2.8. Шаблоны надежности.

2.9. Выводы.

Глава 3. Построение моделей систем мобильных агентов.

3.1. Введение

3.2. Модель сетевой среды.

3.2.1. Время выполнения запроса.

3.2.2. Время передачи данных в сети.

3.2.3. Время реакции и теория очередей.

3.2.4. Факторы производительности сетей.

3.2.5. Влияние стратегий управления потоком данных.

3.2.6. Рекомендации для эксплуатации сетей

3.2.7. Моделируемые объекты.

3.2.8. Параметры моделирования.

3.2.9. Требования и ограничения модели.

3.3. Концепция системы имитационного моделирования.

3.4. Выбор системы моделирования.

3.5. Компоненты моделей

3.5.1. Модель канала данных.

3.5.2. Модель сетевого переключателя.

3.5.3. Модель генератора подтверждения

3.5.4. Модель центрального сервера

3.5.5. Модель терминала потребителя.

3.5.6. Модель сервера поставщика

3.5.7. Оценка параметров моделирования.

3.6. Выводы.

Глава 4. Моделирование архитектур агентных поисковых систем

4.1. Введение.

4.2. Имитационная модель поиска с независимой группой агентов

4.2.1. Модель сети.

4.2.2. Алгоритмы поиска.

4.2.3. Параметры моделирования.

4.2.4. Результаты моделирования.

4.3. Аналитическая модель агентной поисковой системы.

4.4. Имитационная модель поиска с агентом-маршрутизатором

4.4.1. Модель сети

4.4.2. Алгоритмы поиска.

4.4.3. Параметры моделирования.

4.4.4. Результаты моделирования.

4.5. Методика моделирования агентных поисковых систем.

4.6. Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системы мобильных агентов с настраиваемой архитектурой»

Актуальность темы. Непрерывное развитие информационных компьютерных систем способствует всё большему их проникновению во все сферы деятельности. С увеличением количества пользователей требуется все большая производительность, улучшение качества обслуживания и надёжности подобных систем. В работе рассматривается класс распределенных систем поиска, которые предназначены для поиска и бронирования товаров и услуг.

При разработке распределенных систем широко используется агентный подход, который объединяет в себе преимущества таких технологий, как объектно-ориентированные и распределённые программные системы, компонентная концепция разработки программного обеспечения, искусственный интеллект и экспертные системы.

Для эффективного поиска в распределенных хранилищах данных используется особый класс агентов — мобильные агенты, которые позволяют: 1) значительно повысить производительность при правильном распараллеливании алгоритма поиска; 2) снизить сетевой трафик благодаря локальному доступу к распределенным информационным ресурсам, тем самым снизив нагрузку на коммуникационные элементы сети. Но эффективность работы агентной системы сильно зависит от выбранной организации взаимодействия мобильных агентов, степени параллелизма.

Для обеспечения наиболее быстрого поиска мобильными агентами (минимизации времени отклика системы на запрос пользователя) в работе предлагается менять организацию взаимодействия агентов и одновременно варьировать степень параллелизма.

В существующих системах мобильных агентов агенты строятся как монолитные функциональные сущности. Для возможности изменения организации агентов предлагается настраиваемая архитектура агента, которая позволяет осуществлять сборку агента из программных компонентов. Благодаря настраиваемой архитектуре можно строить различные типы агентов, с нужным функциональным составом в процессе функционирования системы. Выбранная организация агентов определяет типы агентов и их функционально-модульный состав. Организация агентов, а также оптимальная степень параллелизма определяются благодаря предварительному моделированию.

Цель диссертационной работы. Разработка настраиваемой архитектуры системы мобильных агентов для поисковых систем.

Для достижения этой цели были решены следующие задачи:

1. Проведен анализ архитектур распределенных поисковых систем с мобильными агентами.

2. Разработана компонентная архитектура агента, позволяющая настраивать поисковых агентов и менять организацию взаимодействия агентов для достижения наибольшей производительности при изменении условий функционирования среды.

3. Созданы модели агентных поисковых систем для исследования производительности агентных архитектур поиска.

4. Проведено моделирование агентных архитектур поиска для определения условий, в которых архитектура агентов достигает наибольшей производительности.

5. Разработана методика проектирования агентных поисковых систем.

6. Разработан прототип агентной системы с целыо апробации предложенной архитектуры агента.

Направление исследования. Поисковые системы, построенные на базе распределённых архитектур, использующих мобильных агентов, математические и алгоритмические модели и методы построения таких систем на базе агент-ориентированного подхода.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в работе используются методы математического моделирования, общей теории систем, теории систем массового обслуживания, теории автоматов, теории вероятностей, имитационного моделирования, анализа и проектирования объектно-ориентированных многозадачных программных систем.

Достоверность и обоснованность результатов подтверждается использованием современных научных методов исследования, глубоким и многосторонним рассмотрением объекта исследования, введением адекватных модельных ограничений, согласованностью данных модельного эксперимента и научных выводов, оценкой адекватности предложенных моделей, прототипированием архитектуры агентной системы, которое подтверждает работоспособность предложенного решения.

Положения, выносимые на защиту:

1. Модели агентных поисковых систем.

2. Настраиваемая компонентная архитектура агента.

3. Методика проектирования настраиваемых агентных поисковых систем.

Научная новизна. В работе получены следующие научные результаты:

1. Разработана компонентная архитектура агента, позволяющая строить агентиые системы из настраиваемых программных компонентов.

2. Предложены модели агентных поисковых систем для определения условий, в которых достигается наибольшая производительность распределенной агентной системы поиска.

3. Предложена методика проектирования настраиваемых агентных поисковых систем.

Практическая значимость. В процессе выполнения данной работы были получены следующие практические результаты:

1. Реализован набор библиотечных модулей для построения имитационных моделей агентных поисковых систем в системе моделирования

АпуЪс^с.

2. Построены имитационные и аналитические модели основных архитектур агентных систем.

3. Проведена серия модельных экспериментов, на основе полученных результатов проведено сравнение характеристик различных архитектур агентных поисковых систем на модельных данных.

4. Реализован прототип модульной агентной системы, подтверждающий возможность реализации предложенной компонентной настраиваемой архитектуры агентной системы.

Реализация и внедрение результатов исследования. Разработанная методика проектирования использовалась в учебном процессе при проведении практических занятий для студентов в рамках дисциплины «Распределенные программные системы и технологии» для профиля «Программное обеспечение и администрирование информационно-вычислительных систем и сетей» магистерской программы «Управление информационными системами и ресурсами».

Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались на следующих научно-технических конференциях: на Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (8СМ'2002), С.-Петербург, 2002 г.; Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (8СМ'2004), С.-Петербург, 2004 г.; Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов, С.-Петербург, 2007 г.; Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (8СМ'2007), С.-Петербург, 2007 г.;

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, среди которых 3 публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных в действующем перечне ВАК, 3 статьи в других журналах, доклады доложены и получили одобрение на 5 международных, всероссийских и межвузовских научно-практических конференциях, перечисленных в конце автореферата.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего 109 наименований. Содержание изложено на 188 страницах машинописного текста.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Першин, Алексей Владимирович

4.6. Выводы

1. Разработана методика моделирования настраиваемых модульных агентных систем поиска, которая позволяет:

1) получить характеристики различных организаций агентов для поиска в сети,

2) на основе данных характеристик произвести выбор, наиболее эффективной архитектуры в данных параметрах окружения,

3) для выбранной архитектуры определить оптимальную степень параллелизма агентов,

4) применить результаты моделирования для модульных агентных систем поиска.

2. Как показало имитационное моделирование, время поиска очень сильно зависит от количества агентов в поисковой группе. Минимальное и максимальное время поиска может отличаться на порядок при одинаковой загрузке в системе. Увеличение количества агентов не означает ускорение поиска.

3. Выявлено, что оптимальное количество агентов, при котором обеспечивается наименьшее время поиска, очень сильно зависит от конфигурации и параметров в системе. Кривые времени поиска от количества поисковых агентов при различном количестве потребителей в системе имеют характерные минимумы, определяющие оптимальное соотношение агентов и потребителей в системе.

4. Имитационное моделирование позволяет более точно определить поведение и характеристики системы по сравнению с аналитическими моделями, особенно в условиях перегрузки.

5. Несмотря на примитивность и ограниченность приведенной аналитической модели, она позволяет достаточно точно определить оптимальное количество агентов в системе для группы с независимыми агентами. Это позволяет использовать представленную аналитическую модель для определения оптимального количества агентов в работающей системе. Имитационная модель для этого не применима, поскольку требует значительного времени и вычислительных ресурсов.

6. Использование агентов-маршрутизаторов позволяет разгрузить сервер-интерфейс за счет распараллеливания работы и использования вспомогательных вычислительных серверов в сети.

7. Организация системы поиска с агентами-маршрутизаторами позволяет обслуживать на порядок больше потребителей при тех же вычислительных мощностях в системе благодаря более оптимальному распределению нагрузки на узлы сети.

8. Использование агентов-маршрутизаторов вносит накладные расходы, которые делают системы с агентами-маршрутизаторами более медленными в случае низкой нагрузки в системе. Если нагрузка в системе меньше некоторой величины, то становится более эффективной система с независимой группой агентов.

9. Эффективность организации агентов при поиске определяется параметрами производительности среды, на которой развернута система, нагрузкой на систему, критериями запросов пользователей. Каждая из организаций эффективна при определенных условиях, что подтверждает правильность построения архитектуры агента, допускающей адаптацию и перестройку агентов в процессе работы системы.

Заключение

В процессе проведенных в диссертационной работе исследований получены следующие основные результаты:

1. В работе проведен анализ основных архитектур распределенных поисковых систем, в результате которого выявлены их основные недостатки: плохая масштабируемость, высокая стоимость, низкая производительность. Для устранения этих недостатков предложено использовать агеитный подход. Благодаря использованию мобильных агентов происходит более оптимальное распределение нагрузки между компонентами системы и, тем самым, оптимизируется время поиска системы. Агенты позволяют строить более гибкие системы, имеющие меньшую стоимость за счет возможности развертывания на существующей сетевой инфраструктуре. Но производительность агентной системы поиска сильно зависит от способа организации агентов и текущей загрузки сети, поэтому было решено разработать архитектуру, которая позволяет менять организацию агентов в зависимости от текущего состояния сети. На основании этого сформулированы задачи: разработка настраиваемой агентной архитектуры, разработка методики проектирования агентных распределенных систем поиска.

2. Систематизированы основные архитектуры мобильных агентов для задачи поиска в сети, определены условия и границы их применимости. Определены основные типы агентов, описаны взаимодействия и связи между ними.

3. Разработана компонентная настраиваемая архитектура агента, позволяющая настраивать поисковых агентов и менять организацию взаимодействия агентов для достижения наибольшей производительности при изменении условий функционирования среды.

4. Создан прототип агентной системы с целью апробации компонентной архитектуры агента.

5. Разработаны аналитические и имитационные модели агентных систем поиска с целью определения оптимальной архитектуры системы при изменении параметров функционирования сетевой среды, определения оптимальной степени параллелизма агентной системы, при которой достигается наибольшая производительность всей системы.

6. Реализован набор библиотечных модулей для построения имитационных моделей агентных поисковых систем в системе моделирования Апу1^1с.

7. В процессе моделирования были получены зависимости времени выполнения поискового запроса от нагрузки на систему, количества агентов, параллельно выполняющих поиск, и организации агентов в системе. Определены точки экстремума, значения которых соответствуют количеству агентов при котором поиск выполняется с наибольшей производительностью, данное количество агентов является оптимальной степенью параллелизма. Полученные данные позволяют сравнивать различные организации агентов и выбирать наиболее оптимальную в заданных условиях.

8. Разработаны основы методики, позволяющей проектировать эффективные настраиваемые агентные системы поиска благодаря возможности изменения структуры агентной системы, применению мобильных агентов с разным компонентным составом, а также определению оптимальных значений степени параллелизма для выбранной структуры агентов, полученных при моделировании.

Апробация. Основные результаты работы докладывались на международных конференциях по мягким вычислениям и измерениям (БСМ) в 2002-2008г., Всероссийской межвузовской научно-технической конференции студентов и аспирантов в 2007 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ, включающих 6 статей и тезисы к 4 докладам на международных и всероссийской научно-технических конференциях.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК России:

1. Фомичев B.C., Першин A.B. Архитектуры сетевых поисковых систем. //Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2006. № 3. С. 3-8.

2. Першин A.B. Архитектура настраиваемого агента. //Информационные технологии. 2008. № б

3. Куприянов М.С.,Першин A.B. Методика моделирования агент-ных поисковых систем. //Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2010. № 9. С. 61-66.

Другие статьи и материалы конференций:

4. Фомичев B.C., Холод И.И., Першин A.B., Степанов А.Г. Поток сообщений в системах мобильных агентов. // Материалы Между-нар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM2002).Cn6., 25-27 июня 2002. СПб: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ».

5. Першин A.B. Классификация шаблонов проектирования систем мобильных агентов. // Сб. докл. Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям, СПб., 17-19 июня 2004. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2004. Т.1. С. 238-243.

6. Першин A.B. Построение моделей мобильных агентов в системе Anylogic. Материалы Всероссийской межвузовской науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. 4.V. СПб: Изд-во. СПбГПУ. Политехнического университета, 2007. с. 181-182.

7. Фомичев B.C., Першин A.B. Система мобильных агентов для поиска в сети. //Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2007. № 1.

8. Першин A.B. Моделирование процесса поиска с мобильными агентами посредниками. // Сб. докл. Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям, СПб., 25-27 июня 2007. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2007. Т.1.

9. Першин A.B. Модель агентной системы для поиска в сети. //Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. № 7. С. 19-24.

10. Першин A.B. Аналитическая модель агентной поисковой системы //Известия СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. № 8. С. 21-26.

11. Першин A.B. Динамическая балансировка нагрузки при поиске в сети мобильными агентами. // Сб. докл. Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям, СПб., 23-25 июня 2008. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. Т.1.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Першин, Алексей Владимирович, 2011 год

1. Фомичев В. С., Першин А. В., Система Мобильных агентов для поиска в сети//Известия Государственного электротехнического университета. 2007. № 1.

2. Amadeus IT Group SA. www. amadeus. com

3. Sabre Holding, www.sabre-holding.com

4. Galileo International Services, Inc. www.galileo-cis.com

5. Worldspan, L.P. www.worldspan.com

6. Аврин Сергей. Системы комплексного обслуживания: аспект бизнес-процессов (на примере зарубежных систем бронирования авиаперевозок) //Директор ИС. 2001. N8.

7. Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. Wiley. 2009.

8. Рассел С., Норвиг П. Искуственный интеллект. Современный подход // Вильяме. 2007.

9. Shoham Y., Leyton-Brown K. Multiagent Systems. Algorithmic, Game-Theoretic, and Logical Foundations. Cambridge University Press. 2009. http://www.masfoundations.org

10. Vidal J. M., Fundamentals of Multiagent Systems. University of South Carolina Press. 2010. http://multiagent.com

11. Таненбаум Э. С., Ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. //СПб.: Питер. 2003.

12. Katia P. Sycara: Multiagent systems, AI Magazine, Vol. 10, No. 2, 1998, pp. 79-93.

13. Danny B. Lange, Mobile Objects and Mobile Agents:The Future of Distributed Computing?, ECOOP'98, LNCS 1445, pp.1-12, 1998, http://www.acm.org/~danny

14. Arjav J. Chakravarti, Xiaojin Wang, Jason O. Hallstrom, Gerald Baumgartner. Implementation of Strong Mobility for Multi-Threaded Agents in Java, Department of Computer and Information Science, The Ohio State University Columbus, OH 43210, USA, 2002

15. Illmann Torsten, Weber Michael, Kargl Frank. Migration of Mobile Agents in Java: Problems, Classification and Solutions. Department of Multimedia Computing University of Ulm, Germany. 2000

16. Бакиров А. К., Кирильченко А. А.,Проблемы управления распределёнными мобильными системами // ИПМ им. М. В. Келдыша РАН. М. 2000.

17. Фомичев B.C., Холод И.И., Першин А.В., Степанов А.Г. Поток сообщений в системах мобильных агентов // Материалы Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM2002).Cn6., 2527 июня 2002. СПб: Изд-во СП6ГЭТУ«ЛЭТИ».

18. Tveit Amund. A survey of Agent-Oriented Software Engineering. CSGSC2001. www.csgsc.org

19. В.Б. Федотов Построение распределённой системы доступа к информационным ресурсам на основе многоагентной архитектуры //1. ГПНТБ СО РАН. М. 2003.

20. Karen D. Devine, Erik G. Boman, Robert T. Heaphy, Bruce A. Hendrickson, James D. Teresco, Jamal Faik, Joseph E. Flaherty, Luis G. Gervasio. New Challenges in Dynamic Load Balancing. Appl. Number. Maths. Vol. 52, Issues 2-3, pp. 133-152. 2005.

21. Jiannong Cao, Yudong Sun, Xianbin Wang, Sajal K. Das. Scalable Load Balancing on Distributed Web Servers Using Mobile Agents. Journal of Parallel and Distributed Computing. Volume 63. Issue 10. October 2003.

22. Neeraj Nehra, R.B. Patel, V.K. Bhat. A Framework for Distributed Dynamic Load Balancing in Heterogeneous Cluster. Journal of Computer Science, p. 14-24, 2007.

23. R. B. Patel, Neetu Aggarwal. Load Balancing on Open Networks: A Mobile Agent Approach. Journal of Computer Science 2 (4): 337-346, 2006.

24. Першин А.В. Динамическая балансировка нагрузки при поиске в сети мобильными агентами // Сб. докл. Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям, СПб., 23-25 июня 2008. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. Т.1.

25. Гамма Э., Хелм Р., Джонсон Р., Влиссидес Дж Приемы объектно-ориентированного проектирования, паттерны проектирования. //СПб.: Питер. 2001.

26. Deugo D., Weiss М. A Case for Mobile Agent Patterns. Workshop on Mobile Agents in the Context of Competition and Cooperation (MAC3). Autonomous Agents, p. 19-23. 1999.

27. Aridor Y., Lange D. B. Agent design patterns: Elements of agent application design. In Proceedings of Agents'98,1998.

28. Фомичев B.C., Першин A.B. Архитектуры сетевых поисковых систем. //Известия Государственного электротехнического университета. №3. С. 3-8. 2006.

29. Weiss G. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1999.

30. Emerson Ferreira de Araújo Lima, Patricia Duarte de Lima Machado, Jorge César Abrantes de Figueiredo, Flávio Ronison Sampaio. Implementing Mobile Agent Design Patterns in the JADE framework.

31. Deugo D., Weiss M., Kendall E. Reusable Patterns for Agent Coordination. Coordination of Internet Agents. Springer. 2001.

32. Parunak H. Van Dyke, Odell J. Representing Social Structures in UML. Agent-Oriented Software Engineering II. LNCS 2222. p. 1-16. Berlin:Springer. 2002.

33. Першин А. В. Классификация шаблонов проектирования систем мобильных агентов // Сб. докл. Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям, СПб., 17-19 июня 2004. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2004. Т.1. С. 238-243.

34. Jiang H., Vidal J. M. From Rational to Emotional Agents. In AAAI Workshop on Auction Mechanism for Robot Coordination. July. 2006.

35. Jiang H., Vidal J. M., Huhns M. N. EBDI: An Architecture for Emotional Agents. In Proceedings of the Autonomous Agents and Multi-Agent Systems Conference. 2007.

36. Lyu Michael R., Wong Tsz Yeung. A Progressive Fault Tolerant Mechanism in Mobile Agent Systems. 7th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics(SCI2003).

37. Serugendo Giovanna Di Marzo, Romanovsky Alexander. Designing Fault-Tolerant Mobile Systems. Scientific Engineering for Distributed Java Applications, International Workshop. FIDJI 2002

38. Mohindra Ajay,Purakayastha Apratim. Exploiting non-determinism for reliability of mobile agent systems. DSN2000 и FTCS 2000.

39. Flávio Moráis de Assis Silva, Raimundo José de Araújo Macêdo. Reliability Requirements in Mobile Agent Systems. Proceedings of the Second Workshop on Tests and Fault Tolerance (II WTF 2000).

40. Pears Simon, Xu Jie, Boldyreff Cornelia. Mobile Agent Fault Tolerance for Information Retrievalh Applications: An Exception Handling Approach. The Sixth International Symposium on Autonomous Decentralized Systems (ISADS2003), 2003.

41. Petri Stefan, Grewe Claus. A Fault-Tolerant Approach for Mobile Agents. European Dependable Computing Conference (EDCC3). 1999.

42. Qiao Xin, Yang Yu, Yu Xu, Zhanhai Qin. Fault Tolerance Issues in Mobile Agents. CSE 221. Graduate Operating Systems. 2000.

43. Shivakant Mishra. Agent Fault Tolerance Using Group Communication. In the Proceedings of the 2001 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA 2001), Las Vegas, NV (June 2001)

44. Hevia Alejandro, Vasa Aaras. Fault-Tolerant Protocols for Mobile Agents: A Survey. Computer Science & Engineering Department Univ. of California, San Diego ,CSE 221 Project Reports, 2000

45. Chandy K. M., Laport L. Distributed Snapshots: Determining Global States of Distributed Systems. ACM Transactions on Computer Systems. Vol. 3. No. 1. February 1985. P. 63-75.

46. J.-M. Helary, Mostefaoui A., Netzer R.H.B., Raynal M. Communication-based prevention of useless checkpoints in distributed computations. Distrib. Comput. (2000) 13. 2000. p. 29-43.

47. Elnozahy M., Alvisi L., Wang Yi-Min, Johnson D. B. A Survey of Rollback-Recovery Protocols in Message-Passing Systems. ACM Computing Surveys. 1998

48. Ashfield B., Deugo D., Oppacher F., White T. Distributed Deadlock Detection in Mobile Agent Systems. Springer. T. Hendtlass and M. Ali (Eds.): IEA/AIE 2002, LNAI 2358, pp. 146-156, 2002.

49. Sander T., Tschudin C. F. Protecting Mobile Agents Against Malicious Hosts. Mobile Agents and Security. LNCS 1419. p. 44-60. 1998.

50. Berkovits S., Guttman J. D., Swarup V. Authentication for Mobile Agents. Mobile Agents and Security. LNCS 1419. p. 114-136. 1998. Schelderup K., Olnes J. Mobile Agent Security Issues and Directions. IS&N99. LNCS 1597. p. 155-167. 1999.

51. Ametller J., Robles S., Ortega-Ruiz J. A. Self-Protected Mobile Agents. AAMAS04. July 19-23. 2004.

52. ARPA Knowledge Sharing Initiative. Specication of the KQML agent-communication language. ARPA Knowledge Sharing Initiative, External Interfaces Working Group working paper., July 1993.

53. Danny B. Lange, Oshima M. Programming and Deploying Java Mobile Agents with Aglets, Addison-Wesley, 1998

54. Aglets: Mobile Java Agents, Kruger Tilmann, IBM Tokyo Research Lab, http://www.trl.ibm.co.jp/aglets

55. Oshima M., Karjoth G., Ono K. Aglets Specification 1.1. IBM. 1998 http://www.trl.ibm.com/aglets/

56. Danny B. Lange, Oshima M. Mobile Agents with Java: The Aglet API. ACM Press/Addison-Wesley. 1999.

57. Ohsuga A., Nagai Y., Irie Y., Hattori M., Honiden S. PLANGENT: An Approach to Making Mobile Agents Intelligent, IEEE Internet Computing, Vol. 1, No. 4 (1997), pp. 50-57, http://computer.org/internet/icl997/w4050abs.htm

58. The Java(tm) Agent Template, Standford University, http://java.Stanford.edu

59. October 1999 (A.Karmouch and R. Impey, eds.) , pp. 1-18,World Scientific Pub., 1999.

60. Graham Glass. Overview of Voyager: ObjectSpace's Product Family for State-of-the-Art Distributed Computing. ObjectSpace. 1999.

61. Alberto Castillo, Masataka Kawaguchi, Noemi Paciorek, David Wong. Concordia as Enabling Technology for Cooperative Information Gathering, Mitsubishi Electric ITA Horizon Systems Laboratory, JSAI98

62. Tom Walsh, Noemi Paciorek, David Wong. Security and Reliability in Concordia. Mitsubishi Electric ITA Horizon Systems Laboratory. HICSS98

63. Peng Jian, Li Binglin. Mobile Agent in Concordia. 2002. citeseer.ist.psu.edu/498364.html

64. Dejan Milojicic,Dag Johansen,Dave Kotz, Danny Lange, Charles Petrie, Chris Rygaard Mobile agent applications, Hewlett Packard Laboratories 1501 Page Mill Rd. Palo Alto, CA 94304, 1999

65. F.L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. Developing Multi-Agent Systems with JADE. Wiley, 2007.

66. The Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA), FIPA Abstract Architecture Specification, 2002, http://www.fipa.org81. "Agent Communication Language FIPA Spec 2,1999.

67. Yannis Labrou, Tim Finin, and Yun Peng: "Agent Communication Languages: The Current Landscape".

68. Rao,A.S. and Georgeff, M. P. Modeling rational agents within a BDI-architecture. In Fikes, R. and Sandewall, E., editors, Proceedings of Knowledge Representation and Reasoning (KR&R-91), 1991, pages 473-484. Morgan Kaufmann Publishers: San Mateo, CA.

69. Орфали P., Харки Д., Эдвартс Д. Основы CORBA. //МАЛИП,М. 1999.

70. Object Management Group (OMG), CORBA Facilities: Mobile Agent System Interoperability Facilities Submission, 1998, http://www.omg.org

71. Java Remote Method Invocation. SUN Microsystems Inc., World Wide Web. http://java.sun.com/j2se/l.5/pdf/rmi-spec-1.5.0.pdf

72. Deugo D., Weiss M., Kendall Б. Reusable Pattern for Agent Coordination. In: Coordination of Internet Agents: Models, Technologies, and Applications, Springer, 347-368. 2001

73. Schelfthout K., Coninx Т., Helleboogh A., Holvoet Т., Steegmans E., Weyns D. Agent Implementation Patterns. Proceedings of the OOPSLA 2002 Workshop on Agent-Oriented Methodologies. 2002.

74. Shen W., Norrie, D.H., A Mediator-Centric Architecture for Holonic Manufacturing Systems. In proceedings of the Sixth IASTED Internationa Conference on Robotics and Manuacturing, Banff, Canada, July 26-29, 1998, pp. 73-76.

75. Fischer K., Schillo M., Siekmann J. Holonic Multiagent Systems: A Foundation for the Organisation of Multiagent Systems, citeseer.ist.psu.edu/578538.html

76. Заболсева-Зотова А. В., Набока M. В.,Применение агентно-ориентированиой технологии к синтезу новых технических систем,/ / Журналы по качеству. 2004. http://www.quality-journal.ru/.

77. R. Fikes and N. Nilsson. STRIPS: a new approach to the application of theorem proving to problem solving. Artificial Intelligence, 2:189-208, 1971

78. Рассел С., Норвиг П. Исскуственный интеллект: современный подход, 2-изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2006.

79. Брэдли Митчел. Пропускная способность и задержка. Сетевые решения.// Изд-во НЕСТОР. Минск. 2002. № 12.

80. Вентцель Е. С., Овчаров JI. А. Теория вероятностей. Гл. 10. Теория массового обслуживания. М., 1969.

81. Першин А.В. Аналитическая модель агентной поисковой системы //СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. № 8. С. 21-26.

82. Адам Джефферсон. Десять главных рекомендаций по настройке приложений. Oracle Magazine RE.29 апреля 2000 г.г—http://www.oramag.ru/default.htm?rub=9&ID=48

83. Олифер H.A., Олифер В.Г. Средства анализа и оптимизации локальных сетей. //Центр Информационных Технологий, 1998

84. Олифер Н.А., Олифер В.Г. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы: Учебник для вузов. 3-е изд. //СПб.: Питер. 2006.

85. Карпов Ю.Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic 5. //СПб.: BHV. 2005.

86. Бенькович Е., Колесов Ю., Сениченков Ю. Практическое моделирование динамических систем. //СПб.: BHV. 2001.

87. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS: Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1980.

88. AnyLogic Technical Overview (core modeling language). //XJ Technologies Company Ltd. 2005. www.xjtec.com

89. Enterprise Library Reference Guide. //XJ Technologies Company Ltd. 2005. www.xjtec.com

90. Enterprise Library Tutorial. //XJ Technologies Company Ltd. 2005. www.xjtec.com

91. Першин А.В. Построение моделей мобильных агентов в системе Anylogic. Материалы Всероссийской межвузовской науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. 4.V. СПб: Изд-во. СПбГПУ. Политехнического университета, 2007. с. 181-182.

92. Першин А. В., Модель агентной системы для поиска в сети. //Изв. СПбГЭТУ «ЛЭТИ». 2008. № 2.