一种增强型LVS集群的动态反馈均衡算法

介绍了LVS集群系统,分析了负载均衡任务调度策略,在此基础上,研究并设计了一种增强型LVS集群系统动态反馈均衡算法,提出新的算法来计算集群系统中服务节点在下一个周期所能承担的负载增量INCLi,以达到系统负载均衡的目的.     

顾及空间邻接关系的无人机影像匹配并行算法

为解决无人机(unmaned aerial vehicle,UAV)影像匹配并行算法的负载均衡和特征数据传输问题,提出一种顾及空间邻接关系的影像匹配并行算法,旨在不降低原有匹配精度的前提下,最大限度地提高影像匹配效率.在特征提取阶段,根据影像空间邻接关系完成各对应节点的初始任务划分,随后进行稍细粒度的二次划分,以确定最终的特征提取任务.在任务调度时,根据计算节点的状态优先分配对应节点的任务.对应节点的任务全部分配完毕再分配其他节点对应的任务.在匹配阶段,首先根据特征提取任务划分匹配任务,然后根据特征提取任务的节点编号划定对应于每一节点的匹配任务单元,使用相同的任务调度方法完成整个测区的影像匹配.对一套有1 463幅UAV影像的典型数据进行实验,结果表明该算法不但能实现并行系统的负载平衡,还能减小特征数据的传输量,从而显著提高影像匹配效率.     

基于爬虫大数据的网络负载异常监测方法

针对传统网络负载异常监测方法中精准度较差、有效性较低等问题,本文提出一种基于爬虫大数据的网络负载异常监测方法。为了验证该方法的有效性,将其与传统监测方法进行对比实验。实验结果表明,该方法实用性和精准度更高,更适用于对网络负载异常的监测。     

基于性能测量的分布式CDN负载均衡策略

为了能够使CDN根据网络和服务器的性能变化实现真正的全局负载均衡,并使其摆脱服务器的单点故障对全局的影响。本文借鉴P2P网络在分布式文件共享及定位等方面的巨大成功,取消CDN中心,使各POP节点成为对等实体,从而提出了完全分布式CDN(DCDN, Distributed CDN)模型。重点研究了负载均衡和服务定位等关键技术,提出了基于网络测量和服务性能测量的MBPP算法。从而在提高CDN的扩展性和健壮性的同时,能够更加精确定位最佳服务提供点。试验表明,基于MBPP算法的负载均衡策略以较低的通信开销和运算复杂度实现了真正的全局实时动态负载均衡。     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

策略路由技术在多出口网络中的应用

利用策略路由(PBR)技术和网络地址翻译(NAT)技术实现出口路由选择和地址转换,解决多出口链路负载均衡问题,合理分配网络流量,充分利用网络资源,增强内部网络的安全性,并结合实际案例进行分析配置.     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键.在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小.     

用于3G网络监管的负载平衡方法及其稳定性分析

为了处理3G网络监管系统中产生的海量数据,该文提出一种负载平衡算法.在分布式动态负载平衡模型的基础上,采用负载选择分配策略设计了随机转移负载的时延模型,并给出了增益系数的取值.根据控制论的相关理论和方法对该算法进行稳定性分析,验证了本算法符合3G监管需求,并据此修正了多余负载转移的百分比公式.     

基于分布式网络资源的分配求解模型

针对计算机网络资源分布式优化问题建立了多维弹性网络的物理模型和数学模型,将优化分配计算机网络资源问题转变为计算多维弹性网络空间的形变过程.该模型和方法能够刻画多维弹性网络空间中的基类节点之间的复杂的社会交互行为,并能描述基类节点随着局势的变化各自采取的动态策略和自治行为.     

IP流分流的异构无线网络负载均衡

摘要： 针对传统异构无线网络硬负载均衡方法业务阻塞率较高的问题,根据软负载均衡方法,提出了异构无线网络中基于IP流分流的负载均衡算法. 该算法通过数值分析得到最佳分流比率,在用户请求网络接入或切换时,根据最佳分流比率将用户业务分成子流,并把各子流接入或切换到相应网络,保证了网络间的负载均衡. 仿真结果表明,所提算法相对于传统的硬负载均衡方法,降低了业务阻塞率和业务丢包率.     

多群落粒子群优化供应链数据中心任务调度

要：针对数据中心规模和任务需求不断增加带来的服务效率降低等问题,提出了一种负载均衡多群落粒子群优化任务调度方法。通过改进的适应度函数对任务的最大完工时间和各机器完工时间方差进行组合优化以提升集群的负载均衡性;利用新的自适应惯性权重函数改进粒子搜索效率,提升算法收敛速率;采取新的粒子初始化方法提高初始解的质量和多样性,并利用多群落粒子协同搜索使得最终结果更加接近最优解。在阿里巴巴数据中心的公开数据集上对算法性能进行了验证和对比,实验结果表明,该方法能够提高数据中心在多样化供应链环境下的任务调度效率。     

分布式空时码协同通信系统简化均衡方法

摘要： 由于协同通信系统各中继节点分布位置的不同,产生了不同于传统多天线通信系统的多时偏问题. 该文考虑基于分布式线性卷积空时码的异步协同通信系统,将对应每个中继节点的时延偏移量等效到对应生成多项式中的零矢量,进而构造等效的异步协同通信系统模型. 对等效信道矩阵的带状Toeplitz 性质进行研究,提出一种基于Trench 算法求解带状Toeplitz 线性系统的块最小均方误差均衡方法,从而将求解高阶带状Toeplitz 线性系统的运算简化为求解低阶Toeplitz 线性系统的运算,避免了传统最小均方误差均衡算法中的高阶矩阵求逆运算,极大地降低了计算复杂度. 仿真结果表明,该均衡方法能在适当的数据帧长以及较大的时延量情况下取得满意的系统性能.     

基于多agent强化学习的语义Web爬虫设计

Web的海量信息导致了搜索引擎的出现,同时,Web数据的迅速膨胀以及频繁的更新对搜索引擎提出了更高的要求,而并行搜索引擎可以提高抓取速度,并改善更新效率.语义Web是对未来Web的一个设想,语义Web的数据同传统Web一样面临着数据的膨胀更新问题.于是研究语义Web并行搜索引擎成了一个重要的研究方向.介绍了如何设计一个基本的面向语义Web的并行爬虫系统.该系统由一个中央控制器和若干个子爬虫组成.中央控制器负责为爬虫分配抓取任务,并汇总抓取的数据;子爬虫负责抓取并抽取URLs的工作.而对于每个子爬虫除了处理RDF文档之外,还试图从传统HTML网页中通过强化学习的方法发现更多RDF文档链接.     

基于Markov链模型的集群式数据库数据均衡算法

集群式数据库是目前解决海量数据处理的一种重要方法,但目前的各种数据均衡算法都存在算法复杂、实际应用效果差等缺点.通过Markov模型对实时负载状态的预测,依据综合数据负载指标和数据负载状态预测结果实现集群式数据库数据均衡技术.在对综合数据负载指标设计的过程中,主要选取输入指标和服务器指标,同时引入滑动窗口法对数据负载信息记录进行更新,获取综合数据负载指标,实现集群式数据库的数据均衡.通过实验验证,该算法能有效评估集群式数据库的工作状态,均匀分配数据,使数据均衡,提高运行效率.     

基于MILP模型的无线Mesh网络多径路由优化方案

针对多接口多信道无线Mesh网络(WMN)中多径路由优化问题,提出一种基于混合整数线性规划(MILP)模型的多径路由优化方案.首先,利用Select xfor less than x拓扑控制算法构建网络连接图.然后,利用MILP模型,在考虑链路容量、节点度约束和链路流量下,构建链路负载均衡的多径路由.另外,利用图着色理论分配信道,形成完整的WMN模型.实验结果表明,该方案具有较高的网络吞吐量和较低的端到端延迟.     

面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法(intelligent computing offloading method, ICOM).首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法(non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II)实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则(multi-criteria decision making, MCDM)和逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

网格计算环境下基于任务池的任务调度方法

任务调度是网格计算的关键技术之一。对网格计算任务调度特点及典型的任务调度策略进行了分析,提出了一种基于任务池模型的分级调度方法,该方法通过在网格系统中建立相对稳定的计算资源视图,在不同规模、级别上实现局部自治系统之间的协同工作,通过建立并维护任务池和资源池,对网格环境中动态变化的资源和任务进行管理,来保持系统资源之间的共享关系和高度可控性。实验结果表明,本调度方法具有较高的执行效率和加速比。     

基于脉冲耦合的TPSN时间同步协议

针对传统TPSN协议的不足,提出了一种基于脉冲耦合的时间同步协议,称为P TPSN协议.该协议是一种脉冲耦合的、非交互的分布式无线网络时间同步方法.首先建立网络层次拓扑结构以确保下一层网络节点能接收上一层网络节点的时间信息.层拓扑建立后,上一层网络节点将时间信息在物理层编码为脉冲波后广播出去,下一层网络节点接收这些时间信息后计算其加权平均来调节本地时钟.此方法不仅能提高分布式无线网络时间同步协议的鲁棒性,而且具有良好的可扩展性及快速收敛性.理论分析和计算机仿真均表明此方法是有效可行的.     

分布式电源随机特性的配电网电压质量概率评估

为了分布式电源随机特性的配电网电压质量概率的准确评估,同时为了对分布式电源输出以及负载功率的随机性特点对配电网电压的影响做出准确的评估,在原来的两点估计法的基础上,提出了改良后的新两点估计法。此种方法,目的是为了得到电压的概率统计值而解除分布式电源配电系统的概率潮流。以结合半不变量理论和级数的展开来得到分布式电源节点电压超限的概率以及概率的密度曲线,评估分布式电源电网的电压质量概率。最后,通过计算来验证分布式电源随机性的配电网电压质量的概率评估。     

基于软件无线电平台的分布式天线系统实现

为了有效利用空间分集对抗多径传播造成的衰落,设计并实现了基于软件无线电平台的分布式天线系统.与传统的方案相比,该系统将各个前端接收到的数据汇聚到另外一台计算机上处理,实现了各个不同的计算机运算量的均衡,适合软件无线电架构.具体而言,以4台计算机与通用软件无线电外设(universal software radio peripheral,USRP)组成的软件无线电平台作为4个不同位置上的内接收机,然后通过交换机与另外一台计算机相连接,该计算机作为外接收机完成译码等操作.此外,利用传输参数信令的空闲比特承载超帧编号,实现内接收机和外接收机之间的同步.该方案实现了内接收机和外接收机的分布式处理,不仅可以实现空间分集,还可以实现运算的均衡,具有较好的实用性与扩展性.在无线场景下的测试结果表明,与单独一台接收机相比,所设计的分布式天线系统能获得一定的分集效果,并改善了系统整体性能.