网络管理中的核心是故障管理,而故障管理的重点在于故障诊断。传统的故障诊断技术是基于告警关联分析的被动式技术,而随着网络规模和复杂性的增大,告警数量急剧增长,使得传统的基于告警关联分析的被动式故障诊断技术变得不适用。而主动探测技术则主动向网络发送探测信息来收集网络状态信息进而进行故障诊断,具有主动性自适应性等特点,一定程度上克服了传统技术的缺点。但是,探测信息会引入额外的管理流量和存储空间,为了减小探测信息引入的额外成本,需要选择优化的探测方法来执行。针对故障检测阶段的探测选择问题,提出了一种改进的贪婪增加算法和一种基于CSP的探测选择算法。通过对传统的贪婪增加算法的分析,发现传统的贪婪增加算法在进行贪婪选择的时候并没有考虑每个网络节点对于探测选择问题的不同意义,而默认所有网络节点具有同等重要性,这与事实相违背。因此,设计了一种对不同网络节点赋予权值来表示其重要性的方法,根据经过每个节点的探测数量来决定节点的权值。根据节点的权值计算探测的权值,在进行贪婪选择的时候优先选择具有最大权值的探测,从而保证了经过最重要节点的探测优先被选择。在此基础上,提出了一种基于约束满足问题(Constraint Satisfaction Problem,CSP)的探测选择算法对所选探测进行优化,利用最优探测本身的性质构造了约束,选择出与约束相容的探测,进而去除冗余,优化探测集。针对故障诊断阶段的探测选择问题,提出了一种改进的启发式搜索算法和一种基于CSP的预先选择算法。通过对传统启发式搜索算法的分析,发现传统的启发式搜索算法由于每次只选择一个探测,导致选择次数过多而计算复杂;设计了一种每次选择一组探测而不是每次选择一个探测的方法,并且对启发式选择策略进行调整,并进一步优先选择最可能成功的探测,由于减少了选择次数而使得计算量降低,同时由于每次选择的探测增多导致可以获得更多启发信息,增大了选择的准确性。进一步提出了一种基于CSP的预先选择算法,在该算法中分析最优探测集合的特征进而构造出约束集合,利用回溯搜索算法求出与约束集合相容的实例化,从而得到满足最优集合特征的探测集合。本文对提出的算法进行了仿真实验,实验结果表明提出的算法相对于传统算法具有优势,表明算法的改进是有效的,证明了本文的工作对解决主动探测过程中的探测选择问题具有积极意义。