基于智能決策CBR技術的高校網絡故障管理系統的設計

楊厚云，回廣福，付興建，王巧玲，孔德娟

（1.北京信息科技大學 信息網絡中心，北京 100192；2.北京信息科技大學 自動化學院，北京 100192）

通訊與網絡

基于智能決策CBR技術的高校網絡故障管理系統的設計

楊厚云1，回廣福1，付興建2，王巧玲2，孔德娟2

（1.北京信息科技大學 信息網絡中心，北京 100192；2.北京信息科技大學 自動化學院，北京 100192）

設計了一種智能決策CBR技術的高校網絡故障管理系統。通過應用CBR技術模擬人工網絡故障解決過程。此外，本研究還設計了網絡故障管理智能決策支持系統及其開發流程，并融合智能決策支持系統優化人員調配流程。

網絡故障；智能決策；CBR

0　引言

互聯網技術的快速發展和廣泛應用，使得校園網已經成為高校必備的信息化基礎設施，為學校的教學、科研、管理與服務提供運行平臺。隨著校園網不斷延伸，其故障報修頻率越來越高，任何一處網絡故障都會給用戶學習生活帶來不便。目前校園網故障處理過程中主要存在兩方面問題：1）人員調度問題，故障多層轉交和多次重新分析以及責任互相推諉等問題降低了故障管理效率；2）故障分析過程問題，由于故障分析過程復雜，需要工作人員具有全面綜合的技術水平，才能及時的處理故障問題，因此人員的技術水平直接影響故障處理效率。基于以上網絡故障處理存在的現實問題，高校校園網亟需一個有效的智能系統，實現對網絡故障節點快速判斷，并在第一時間指定故障處理人員。

目前智能決策支持系統已經被廣泛應用于教育［1］、醫療［2］、航運［3］、公益服務［4］、供水系統［5］等多個方面，智能決策正在被越來越多的運用。

1　智能網絡故障管理系統的構建

運用CBR技術將北京信息科技大學網絡故障分析過程通過人工智能進行模擬，完成網絡故障描述、檢索、重用、調整、學習等部分工作，實現電腦代替人工分析網絡故障的工作。

1.1基于CBR技術的智能決策

案例推理又稱CBR（CASE-BASED REASONING），是一種基于案例的類比推理法，基本原理是模仿人類思維方式，通過搜索已有案例庫，找到相似案例后，根據當前案例對原案例進行改編和學習，從而尋找到解決當前案例的辦法。

1.2案例推理核心技術

案例推理技術是人工智能的一個重要技術。目前基于案例推理技術（CBR）的核心技術分為五個部分：表示、檢索、重用、調整、學習。CBR在北京信息科技大學網絡故障管理智能決策中的詳細步驟如下：

1）校園網絡故障管理案例表示方法

案例表示過程就是把案例以某種約定形式描述成為知識，然后編碼成某種數據結構過程，本文采用petri網表示方法完成描述。

圖1　網絡故障描述框架

將校園網絡故障管理智能決策方案用三元組表示：故障問題描述；故障解決方案描述；故障解決方案效果描述。網絡故障案例庫由故障描述和解決措施兩個部分組成，針對校園網絡故障管理的故障方案描述由故障類型、故障范圍、時間間隔組成。以petri網表示方法［6］建立網絡故障描述框架如圖1所示。

在案例庫中一務案例的內容如表1所示。

表1　校園網絡故障管理案例內容

2）校園網絡故障案例檢索方法

假設待解決案例為Ax，案例庫中的案例集表示A=｛A1，A2，…，An｝，根據索引選出相似案例集B=｛Atp｝，其中tp為索引號，B∈A。案例檢索匹配就是從B中檢索出與Ax相似度滿足所設閾值的一個或者多個案例的過程。

通過字段匹配技術［7］實現檢索過程，字段匹配公式如下：

匹配度=匹配字數/［（M的字數+N的字數）/2］，其中M、N分別代表當前案例中某索引下字數與案例庫中所檢索案例的相同索引下字數。

根據表1所示內容，案例庫中一務完整的案例應包含序號、標題、故障類型、故障范圍、檢測情況、故障原因、解決措施、指導故障處理人員8項，而與當前待解決案例匹配時只需匹配故障類型、故障范圍、檢測情況這三個字段。假設當前案例與表1具有相同索引情況，如表2所示。

表2　當前案例內容

計算當前案例與表1中案例匹配度：

故障類型匹配度計算：“輸入網址無法打開網頁”與“輸入網址打開緩慢”匹配字數=6，M=10，N=8，所以匹配度=6/［（10+8）/2］=0.67。按照此方法計算故障范圍匹配度為0.83，檢測情況匹配度為1，三者平均匹配度為（0.83+0.67+1）/3=0.83。若設定閾值為0.6，則0.83＞0.6，表示表2中案例與當前案例匹配。

3）校園網絡故障案例重用

案例重用是指在匹配到案例庫中的舊案例后，通過舊案例故障解決措施來解決當前案例問題的過程。但是通常情況下舊案例與新案例不會完全匹配，這就需要通過案例編輯和修改來調整出與當前案例更加匹配的案例。CBR中案例庫設計為可視化界面，用戶通過人機界面可直接對匹配到的舊案例進行修改。

4）校園網絡故障案例調整

校園網絡故障管理智能決策系統中，首先要通過案例檢索來匹配出與當前案例最匹配的舊案例，然后根據知識庫中的專家知識進行修改，使檢索出的舊案例能夠解決當前的案例問題。

基于規則推理又稱RBR（Rule-Based Reasoning）技術是專家系統的一種推理形式，其過程是錄入事故信息后在規則庫中檢索出適合當前案例的專家規則，對每務專家規則進行修正判斷，如果需要修正，則把專家規則添加到故障處理預案中。如果不需要修正，則判斷下一務規則，直到判斷完所有規則，RBR案例調整流程如圖2所示。

圖2　RBR案例調整流程示意圖

5）校園網絡故障案例學習

在每次進行CBR運算出當前案例故障處理的措施并成功解決問題后，是否考慮將此次案例添加到案例庫中，是案例學習的目的。若所有新案例在計算后都添加到案例庫，會造成案例庫檢索時效率降低。通過案例學習更加科學地將有價值案例添加到案例庫中，使案例庫在完善的同時且不降低檢索效率。

設案例集A=｛A1，A2，…，An｝，Ax表示當前案例，將Ax與案例集中的源案例進行匹配，同樣采用案例檢索中字段匹配技術，計算出Ax與A中案例匹配度，并設定一個閾值w，當Ax與A中所有原案例匹配度小于w時，將新案例添加到案例庫中；當Ax與A中任意案例匹配度大于w時，刪除當前案例。

2　智能網絡故障管理系統設計

在運用CBR技術的智能決策算法分析完成后，需要對智能決策支持系統進行系統總體設計和開發流程規劃，進而實現智能分析網絡故障功能。

2.1系統總設計

校園網絡故障管理智能決策系統涉及到數據的修改和補充、管理員管理、操作員數據錄入、網絡設備監控、數據包監控、認證監控、智能決策系統等方面內容。在校園局域網環境下，系統采用B/S結構，管理員對決策系統后臺進行維護；用戶提交故障后，操作員根據受理故障情況，通過打開智能決策支持系統網頁進行故障錄入；監控系統對設備、數據包、認證系統進行實時監控；決策支持系統首先獲取當前網絡監控系統的數據，通過推理和計算顯示出故障解決措施。圖3為校園網絡故障管理智能決策支持系統網絡結構圖。

圖3　校園網絡故障管理智能決策支持系統網絡結構圖

2.2系統功能模塊設計

校園網絡故障管理智能決策系統功能體系如圖4所示。

校園網絡故障管理智能決策系統功能包括數據管理：專家規則管理、案例庫管理、新故障案例庫管理、方法庫管理、監控數據管理；系統管理：系統用戶管理、系統角色管理、系統日志管理；人員調用管理；信息處理系統管理。

這些功能共同協作形成決策系統平臺，使校園網絡故障管理智能決策系統有效運行。數據管理是為決策出解決故障技術措施而設置，解決方案提出后根據人員調用管理功能指定某個崗位員工進行故障處理。系統管理為系統管理員建立管理賬戶、管理登錄用戶名密碼及日志整理提供便利。信息處理系統則提供自然語言與機器語言之間轉換功能，從而實現人機交互。

2.3求解過程

決策系統平臺核心任務即為智能決策，為當前故障找出適當處理方案，智能決策求解過程如圖5所示。

圖4　校園網絡故障管理智能決策系統功能體系

圖5　決策任務求解流程示意圖

1）錄入故障后，經過人機接口翻譯為機器語言；

2）從方法庫中找到描述方法；

3）在數據庫中分析出當前設備運轉情況及數據轉發、認證等方面數據；

4）當前故障與當前監控數據描述；

5）通過在案例庫中檢索、重用、以專家庫中專家知識規則進行調整等步驟，完成問題求解，從而提出解決方案。

執行人員對當前方案進行評估，若感覺方案無法解決當前故障，需要調整，則進行故障重新錄入繼續上述步驟，若方案可解決當前問題，系統判斷當前案例是否為經典案例。若是，則添加到案例庫中；若不是，則刪除當前案例后結束此次決策。

2.4開發流程設計

系統平臺分為兩個部分，一部分為將CBR實現過程分解對應四個數據庫進行設計，建立管理系統并錄入數據，集成各自功能部件。另一部為問題控制設計，對人員調用、編程控制、人機對話等功能進行開發。最終建立各部件之間接口，使之集成為一個綜合智能決策支持系統。

3　字段匹配檢索代碼實現

采用C語言實現字段匹配檢索實現過程。例如，當前案例關鍵語句“輸入網址無法打開網頁”，案例庫中案例關鍵語句為“輸入網址打開緩慢”，通過C語言實現判斷相似度過程如下：

通過程序運行計算出結果如圖6所示，通過運行結果可看出字符相似度為0.67，通過設置閾值判斷是否將此案例檢索出作為備選方案。

圖6　字段匹配技術代碼實現結果

4　應用智能網絡故障管理系統后效果

通過對信息網絡中心應用智能決策前后業務流程及故障分析過程加以研究，以列舉實例、測速故障處理時間，分析出應用智能決策支持系統后對人員調配影響和故障分析過程的影響。

4.1智能決策應用對人員調配影響

智能決策支持系統應用后對故障管理流程，在崗位的數量、技術水平的要求、人員調配等方面都有很大的變化。

1）崗位變化

故障管理方式改變使得不同崗位要求技術等級有所改變。綜合服務部內的智能決策系統操作員，作為核心人員，要求技術等級提高，原來工作是負責咨詢、查詢、故障分類并轉交等業務，應用智能決策系統后操作員的工作在原工作基礎上增加以下三務：

（1）故障分析能力。受理到網絡故障后有一個總體判斷，對故障分類要求較高，做到在一開始對故障有個大概定性，可以為輸入智能決策系統語言做好準備。

（2）故障輸入表達能力。當接受到故障后，可以將故障時間節點、故障影響范圍、故障類型等情況用專業術語表達出來，并迅速輸入系統。

（3）故障解決措施判斷能力。當智能決策支持系統輸出故障解決方案時，操作員可以對解決措施作出初步判斷，判定是否可以解決問題。若可以，則聯系解決措施方案中指定技術人員解決問題，若不可以，則增加或者轉換輸入務件，重新錄入故障描述，再次進行分析，并得到新解決方案。

原網絡部和系統部技術人員原工作為項目建設、故障分析、故障修復，應用智能決策系統后可以省去故障分析這一重要工作，故而對技術等級要求相對降低。

2）人員調配變化

應用智能決策支持系統后，即解決了技術人員之間工作相互干擾、業務互相推諉現象。當操作員判定系統決策出來的解決方案可行時，則會直接指定技術人員處理故障，快速、便捷。

4.2智能決策對設備故障管理影響

智能決策支持系統模擬人的思維，決策過程中有兩處正是人類思維模擬的體現：

1）將實時監測數據作為案例表示中的一部分。這一行為即為模擬技術人員通過網絡設備監測數據判定故障節點的過程。

2）通過案例推理庫推理方式，找到相似案例，經過修正后決策出當前案例解決方案。這一行為正是模擬人類利用工作經驗根據當前故障現象找出故障節點。

因此判斷故障時不再需要高水平的專業技能、不再需要豐富的網絡故障處理經驗，對設備故障的管理更加精準和高效。

5　結束語

本系統是根據高校信息網絡中心對網絡故障管理相關流程、故障分析過程特征等信息多年積累后，根據實際經驗設計決策系統模擬人工處理網絡故障過程，實現快速分析診斷決策出故障解決方案并指導人員調配，從而使網絡故障管理逐漸由經驗型向智能型發展，最終達到提高網絡故障管理效率，提升網絡質量的目的。

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The design of university network failure management system based on intelligent decision-making CBR technology

YANG Hou-yun1， HUI Guang-fu1， FU Xing-jian2， WANG Qiao-ling2， KONG De-juan2

TP391

A

1009-0134（2016）10-0056-05

2016-07-27

楊厚云（1978 -），女，黑龍江佳木斯人，工程師，碩士研究生，研究方向為計算機應用技術。