信息技术的高速发展给人们带来了极大的方便,但与此同时,发展中的信息网络也给人们提出了挑战,主要体现在网络设备复杂化使网络管理变得复杂,网络的经济效益越来越依赖网络的健壮运行。网络故障诊断的重要性越来越突出,网络故障诊断技术的研究,特别是网络的智能诊断技术研究已成为目前一个重要的研究领域。目前,基于多Agent的故障诊断系统能够有效的提高故障诊断的灵活性,加快诊断速度。在传统的多Agent诊断系统中,故障诊断过程往往采用案例与专家系统相结合的推理方式。基于规则的专家系统具有规则表现形式易读、知识变更容易,解释方便、推理过程简单等优点,但是存在知识获取困难及逻辑推理的组合爆炸问题。模糊Petri网是基于模糊产生式规则的良好建模工具,可以很好的描述网络故障的动态产生和传播过程。因此,本文提出一种基于FPN推理的多Agent网络故障诊断模型,即在模块化的多Agent诊断模型中,使用模糊Petri网推理算法进行网络故障诊断专家系统的推理,结合实例给出推理结果的可信度,并对系统性能进行了分析。本文的主要研究工作如下:(1)分析了模糊Petri网推理机制,探讨了模糊Petri网构建过程中的约简方法,研究了模糊petri网推理算法。(2)提出基于FPN推理算法的网络故障诊断方法,并将FPN推理算法嵌入多Agent诊断模块中,设计出一个基于多Agent的网络故障诊断系统模型,详细描述了系统模型中各组成部分的作用和各个模块的工作原理。(3)从JAVA语言角度,对系统各模块功能进行了设计。针对网络故障实例,进行故障诊断推理,最后进行了性能分析。