1、隨著計算機網(wǎng)絡的日益發(fā)展,分布式系統(tǒng)的應用越來越多,應用者關注的是如何從這些分布式系統(tǒng)的海量數(shù)據(jù)中挖掘出有效的信息。面對分布式系統(tǒng)中的種種困難,如數(shù)據(jù)源的分布存儲、數(shù)據(jù)源異構、數(shù)據(jù)量大、網(wǎng)絡帶寬小等,現(xiàn)有的集中式數(shù)據(jù)挖掘方案很難有效地解決分布式數(shù)據(jù)挖掘中遇到的問題。分布式數(shù)據(jù)挖掘要求系統(tǒng)具有如下特點:1)分布式處理,避免將邏輯上或物理上分布存儲的數(shù)據(jù)集中于同一數(shù)據(jù)倉庫,減少對網(wǎng)絡帶寬的占用；2)并行處理,系統(tǒng)應能夠?qū)Σ煌植嫉臄?shù)據(jù)進行并

2、行挖掘,盡量避免頻繁訪問異地存儲的數(shù)據(jù)；3)兼容性強,系統(tǒng)能夠兼容分布式系統(tǒng)中不同類型的數(shù)據(jù)源類型。針對這些特點,多Agent系統(tǒng)以其靈活的管理方式、高效的并行處理能力,成為了解決分布式數(shù)據(jù)挖掘的一個有效的方案。使用多Agent系統(tǒng)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘受到越來越多研究者的關注。
　　 本文在介紹Agent技術和數(shù)據(jù)挖掘相關理論的基礎上,經(jīng)過研究近年有關多Agent系統(tǒng)和分布式數(shù)據(jù)挖掘的成果,提出了一種新型基于多Agent技術的分布

3、式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)模型(A New Multi-Agent System for Distributed Data Mining簡稱NMAS-DDM)。該模型系統(tǒng)用Agent建立了一個分層管理的結構,以滿足分布式數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ψ植继幚砗图嫒菪缘囊?同時,系統(tǒng)又采用基于知識的消息傳遞方式,以避免對網(wǎng)絡帶寬的過多占用。對系統(tǒng)中任務的分派和調(diào)度做了進一步的研究,提出了基于任務量和維度的任務分派方式,以及相應的任務調(diào)度方式。在此基礎上,為NMAS.D