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基于Agent的网络信息检索

王芳芳  
【摘要】:随着Web技术的巨大发展和日益普及,互联网已成为人们获取信息最重要的途径,其规模也正以惊人的速度在增长。但是由于现有搜索引擎在运行原理、检索机制、系统组织结构等方面固有的特点,使得它虽然在一定程度上缓解了人们搜索信息的难题,但还存在着一些缺点和不足。因此,改善传统的检索模式,使网络信息检索系统能更迅速准确地查找到所需的信息,减少网络的通讯量,成为研究的热点。 移动Agent技术和跨平台语言的出现,为解决Web信息服务中的网络传输和信息检索展示了新的方法。随着互联网的飞速发展,想要获取有用的信息变得非常困难。迁移策略是移动Agent(Mobile Agent, MA)的核心技术之一,MA的效率很大程度上取决于迁移策略的优化。本文利用移动Agent改进遗传算法,提出了一种新的移动Agent迁移策略选择,该算法在检索目的性和效率上都有所提高,以及利用多个Agent共同来完成检索任务,本文给出多Agent动态任务分配的数学模型,通过该模型获得最优的任务分配的策略。 本文在对移动Agent的研究基础上,设计开发了一个基于移动Agent信息检索系统,较好的解决了大量数据在网络中传输对网络资源的浪费和提高搜索效率的问题。随着Agent技术的发展,基于Agent的搜索引擎一定会付诸实现。


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