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TeraPELB:云计算中基于预测的弹性负载均衡算法 总被引:1,自引:0,他引:1
现代负载均衡已经成为云计算中虚拟资源管理和调度的核心.针对现有云计算弹性负载均衡存在的不足,提出了一种基于预测的弹性负载均衡资源管理算法(TeraPELB),不仅能更加灵活她动态调配资源,而且支持基于负载的趋势预测.理论分析和仿真实验表明,随着网络员载的变动,TeraPELB算法能根据负载变化情况动态地调整后端服务器集群的处理能力,解决了从云中申请虚拟机具有延迟性而导致迟滞甚至无法满足用户请求的问题,相较于传统的弹性员载均衡算法效果更好. 相似文献
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云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率. 相似文献
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针对多资源云环境中虚拟机放置问题,提出了一种在随机模型下综合利用率较高的动态调度算法MIUS (maximize integrated utilization scheduling). 首先,在调度中心建立一个虚拟的中央队列缓存用户任务,然后利用随机路由算法对用户任务进行服务器快速选择,最后在服务器上建立虚拟等待队列并利用MIUS算法进行虚拟机配置. 仿真实验结果表明,该算法在保证QoS的情况下,实现了一定程度上的负载均衡,并可较大提高系统的综合利用率. 相似文献
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IPv4/IPv6过渡时期随着IPv6用户的增多,如何提高隧道代理系统的可扩展性是一个值得研究的问题。在分析几种可选机制的基础上,采用基于隧道代理调度的负载均衡方案来提高系统的可扩展性,并提出一种加权最少隧道调度和过载报警相结合的调度算法。建立仿真环境,通过仿真实验测试了调度算法的性能,仿真结果表明文中提出的负载均衡方案是可行的。 相似文献
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在时变需求下, 供应链网络静态均衡模型不能描述上下游成员的订单、库存以及采购价格随时间的变化的传播过程. 通过在静态均衡模型中引入了时间变量, 本文构建了供应链网络动态均衡模型, 以描述供应链网络各成员订单、库存和价格的时变特征. 基于历史的订单、采购销售价格等信息, 给出了供应链成员考虑订单提前期和库存成本的订单生成策略的数学描述. 建立了供应链网络动态竞争均衡变分不等式模型, 利用变分不等式方法给出了等价的动态均衡条件, 并设计了求解模型的有效算法. 算例研究表明: 文中建立的动态模型不仅能嵌入不同的订单生成策略, 还能分析包括牛鞭效应在内的多种供应链网络问题. 本文所提出的模型为探究供应链网络时空演化行为提供了有力的工具. 相似文献
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针对视频点播集群服务中对单一视频访问数量进行预测时,基于传统的历史信息加权方法产生的动态副本数量误差较大、点播集群负载均衡较差的问题,分析了传统方法预测误差产生的主要原因——对单一视频历史访问数量趋势信息的考虑缺失,并提出了一种基于反馈机制的动态副本数量预测方法。该方法在传统的基于历史信息加权方法的基础上,考虑了历史访问数量的趋势信息。对实际系统数据的模拟结果显示,在反馈系数等于1时,基于反馈机制可以使动态副本数量的平均预测错误率下降29.6%,峰值错误预测率下降42.9%。 相似文献
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多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真负载均衡方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多核中央处理器(central processing unit, CPU)图形处理器(graphic processing unit, GPU)异构平台为并行Agent仿真提供了一个新的硬件执行平台,而负载均衡方法是充分利用硬件计算资源、提高并行仿真运行性能的一个有效途径。针对多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真的负载均衡问题,建立了面向多核CPU-GPU的并行Agent仿真多层负载分配模型,提出了基于带约束的k-means空间聚类算法的并行Agent仿真静态负载划分方法和动态负载均衡策略,并给出了划分子集间的可交互性判定,以过滤掉大量不会发生交互关系的Agent之间的交互判定计算。最后通过实验验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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无线Mesh网络作为一种自组织、自配置的新型宽带网络,正受到越来越多的关注。为了提高网络端到端的性能,AODV-DM多径路由协议提出寻找干扰不相交多径,但仍存在可寻率低,源节点和目的节点竞争信道的问题。利用多接口无线Mesh网络干扰小的优点,提出一种寻找干扰不相交多径硌由协议(MR-AODV-DM),该协议能够解决AODV-DM协议存在的上述问题。此外,还提出一种结舍员载均衡的期望传输次数的改进路由判据(mETX),该判据在反映无线Mesh网络链路状态的同时起到负载均衡的作用。 相似文献
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针对现有直觉模糊相似度未考虑其隶属度和非隶属度的实践语义且在一些情形下可能出现“违反直觉”等问题,本文提出一种新直觉模糊相似测度,并将其引入直觉模糊决策系统中,定义了直觉模糊相似度下(α,β)-水平截集等概念,并给出相关性质.以粗糙隶属度为评价函数导出目标集的(α,β)-下、上近似集及其三个域.考虑到决策者不同风险态度,基于贝叶斯理论构建一种具有多风险偏好的直觉模糊三支决策模型,并获得决策规则,进而提出一种基于直觉模糊相似度的直觉模糊三支决策方法.最后,通过算例说明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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基于贝叶斯网络和直觉模糊推理的态势估计方法 总被引:3,自引:4,他引:3
将直觉模糊推理理论与贝叶斯网络推理相结合,提出一种基于直觉模糊理论和贝叶斯推理网络的态势估计方法。首先,分析当前贝叶斯网络推理的特点与不足,建立基于直觉模糊函数的贝叶斯网络推理模型;其次,证明直觉模糊函数在贝叶斯网络推理中是可传播的;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和模型的正确性。采用实例说明,当证据节点犹豫度较大时,一般贝叶斯网络推理得不到正确的结果,而该方法克服了此缺点,能够得到正确的推理结果。 相似文献
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定义了直觉正态模糊数及其运算法则、Euclidean距离、直觉正态模糊加权算术平均算子和直觉正态模糊加权几何平均算子. 针对准则值为直觉正态模糊数而权重信息不完全的多准则决策问题, 提出了一种基于直觉正态模糊集结算子的决策方法. 该方法首先利用各方案之间的距离和最小化思想建立优化模型求得最优权重, 然后利用集结算子对各准则进行集结, 从而得到各方案的综合评价值, 最后通过比较它们跟正负理想方案间的相对贴近度的大小, 得到方案集的排序. 实例表明该方法的有效性和可行性. 相似文献
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基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对模糊条件下的多属性决策问题,提出了一种新的基于直觉模糊集的多属性模糊决策方法。首先,给出了直觉模糊集的几何解释,定义了两个直觉模糊集之间的距离,确定了各候选方案指标值在直觉模糊集中的表示形式。其次,针对在信息不完全确定的模糊环境下,建立了基于直觉模糊集的多属性模糊决策模型,给出了适合这种模型的相应定义,提出了理想方案和负理想方案的概念,并结合信息不完全确定性处理来保证方案的唯一性。最后,通过比较各方案的直觉模糊集与理想和负理想方案的距离来确定方案集的排序。通过实例验证了方法的正确性和有效性。 相似文献
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基于前景理论的区间直觉模糊多准则决策方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对准则值为区间直觉模糊数, 准则权重分别为完全未知和部分已知的多准则决策问题, 提出一种基于前景理论的决策分析方法. 该方法给出一种新的记分函数(P-记分函数), 据此可将区间直觉模糊数转化为实数. 利用前景理论, 以零点为参考点计算前景值, 构建前景决策矩阵. 建立以综合前景值最大化为目标, 以权重取值允许范围和决策者主观偏好为约束的优化模型, 计算准则权重. 结合前景决策矩阵及准则权重, 计算各方案的综合前景值, 并以此对方案进行排序. 最后通过实例验证了该方法的有效性. 相似文献
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异类数据作为不确定数据的类型之一,成为模式识别、多属性决策等问题中数据融合的难点.为此,以直觉模糊集为理论基础,本文提出一种异类数据的多属性融合方法.首先,定义一种新的直觉模糊数折扣算子及合成法则,证明了该算子与合成法则的基本性质.其次,定义异类数据之间的距离度量测度,基于灰关联方法,得到用于决策的系数矩阵,通过对备选... 相似文献
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基于直觉梯形模糊信息的多准则群决策方法 总被引:2,自引:3,他引:2
针对现有直觉梯形模糊数算术运算的不足, 提出新的直觉梯形模糊数的算术运算. 在此基础上, 定义了直觉梯形模糊数的几种集结算子, 讨论了这些算子的性质, 并将直觉梯形模糊集结算子用于群决策中, 提出了相应的多准则群决策方法. 最后通过算例分析验证所提方法 的有效性与合理性. 相似文献