[发明专利]一种自适应切换贝叶斯网络的动态任务影响估计方法有效
| 申请号： | 201811131156.8 | 申请日： | 2018-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN109379216B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 丁峰;于靖;赵鑫;周芳;刘祥 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L41/142;H04L41/50;H04L9/40 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种自适应切换贝叶斯网络的动态任务影响估计方法，通过对服务调用进行分布式追踪，自动生成服务域内部依赖关系；以服务域为媒介，分别向上向下进行映射，生成任务域和资源域的内部依赖关系；根据任务、服务和资源的多元属性组描述，构建任务域‑服务域‑资源域的关联模型；利用关联模型的依赖特征，建立贝叶斯网络；针对系统运行过程中任务域‑服务域‑资源域依赖关系的时变特性，组建关联模型和贝叶斯网络库，根据实际资源调度策略，自适应切换网络模型；利用先验测试数据训练贝叶斯网络，结合实际监测状态数据，进行动态任务影响估计。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 自适应 切换 贝叶斯 网络 动态 任务 影响 估计 方法 | ||
【主权项】：
1.一种自适应切换贝叶斯网络的动态任务影响估计方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建任务域、服务域、资源域关联模型；步骤2、基于关联模型，建立贝叶斯网络；步骤3、针对任务域、服务域、资源域依赖关系的时变特性，对应组建模型和网络库；步骤4、利用先验测试数据，训练贝叶斯网络；步骤5、根据实际调度策略，自适应切换网络模型，进行动态任务影响估计。
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