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.     

有效均衡异构无线网络负载的接入选择

提出了一种能有效均衡异构无线网络负载的动态接入选择算法,在考虑用户移动性、通话质量满意度以及网络当前剩余资源的基础上,进一步考虑网络负载的动态变化趋势. 通过预测不同可接入网络对整个系统阻塞率的影响,实时调节网络负载使其趋于理想状态. 仿真结果表明,该算法能动态适应网络负载变化,有效减小候选网络之间的阻塞率差距,从而降低整个异构系统的平均阻塞率.     

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.     

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.     

基于物联网的商洛市智慧农业信息平台

为了提高商洛市智慧农业的发展速度,设计了一种基于物联网的商洛市智慧农业信息平台。平台包括商洛市智慧农业综合服务平台和商洛市农作物智能诊断综合平台。通过采集、存储商洛市各类农作物信息数据,实现统一管理、统一协调、分析预测和决策分析等功能。同时,提出了一种多分类器协同智能决策算法,建立一整套商洛市农作物生长信息数据库,使用智能决策算法实现对农作物自动化控制和病情智能诊断,提高商洛农业精细化管理水平。最后,对平台的应用前景和存在问题进行分析。     

认知无线Mesh网络中基于频谱聚合度的分簇算法

针对认知无线Mesh网络拓扑结构和可用频谱实时变化的特点,提出一种基于频谱聚合度分簇(SCDC)算法.该算法提出了节点间可用频谱的质量聚合度因子,联合节点位置变化信息,通过计算节点权值实现认知无线Mesh网络分簇的优化.另外,该算法通过簇内成员节点数量的约束阈值实现均衡网络负载.仿真分析证明,SCDC算法在维持网络拓扑相对稳定和提高频谱利用率方面更具优势.     

基于生物地理学优化算法的在线课程查询调度算法研究

为解决大规模在线课程查询负载均衡的问题,降低系统负载率,在平衡负载的自适应查处调度器的基础上,提出一种基于生物地理学优化算法(BBO)优化平衡负载的自适应查处调度器(BAQP)期望代价矩阵的在线课程查询调度算法。选择系统的总体负载消耗系数作为评价指标,运用BBO算法优化获取在线课程的最优查询方案。通过静态权值和动态权值不同任务和资源查询调度性能对比可知,BBO算法较Min-Min和Max-Min算法具有更强的系统负载平衡能力和较低的系统负载率,可以有效降低系统消耗系数。     

基于Windows 2003 Server的负载均衡技术

负载均衡技术是提高服务器工作能力和效率的关键技术。目前存在的负载均衡技术各有优点,而服务器群集化使得网络负载均衡能力得到极大改善,在Windows2003Server中集成了基于服务器群集化的网络负载均衡功能,该系统易于操作实现。     

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。     

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.     

基于非数值属性的数据库数字水印算法

数据库数字水印技术是实现数据库数据版权保护的有效手段之一,针对数据库非数值属性的特殊性构造了一种基于非数值属性的数据库水印模型,并依据模型描述了水印嵌入和水印检测过程的主要算法;最后从鲁棒性及盲测等方面对设计的算法进行了分析,并通过实验表明该算法具有较好的可用性和抗攻击性.     

基于java的分库数据专利技术在工业离散式数据库中的应用

分库数据专利技术是将集中存放、管理的数据离散式存放,解决大数据,减轻数据库负载,提高系统响应速度,满足大型系统需求的技术之一。工业生产数据大多是离散式存放于各个工控机当中,目前鲜有在集中管理工业数据方面的应用。而分库数据技术本着逆向思维,将原本离散的数据进行逻辑上的集中管理,并通过相关逻辑判断,进行数据管理、分析与运算,实现了离散式数据的统一管理。本论文首先就此工业数据与分库数据技术的应用现状进行了详细论述,并针对性研究实现工业数据统一管理的具体方式和算法,还对该技术在工业领域的应用前景作了分析。     

基于事件触发采样的混沌系统同步算法

综合事件触发采样和状态观测器设计方法,提出了基于事件触发采样的混沌系统同步模型.应用李雅普诺夫稳定性理论建立了系统同步的充分条件,并利用Matlab软件给出了相应的同步算法设计.通过对蔡氏混沌电路的仿真,验证了所得算法的有效性.仿真结果表明,所提出的同步算法易于实现,同步效果好,可以在一定程度上减少数据采样次数.     

心脏病诊断系统中缺失数据填充方法

缺失值数据是目前研究数据分析的一个重要领域,随着智能医疗的迅速发展,如何充分利用海量数据挖掘出其中的重要信息,对隐藏的疾病做出预测并进行提早的干预治疗显得尤为重要.但在实际预测中,经常面对不完备数据集,从心脏病数据集出发,基于随机森林算法加以贝叶斯优化算法动态调参,提出心脏病缺失值补足算法.以准确率ACC作为算法的评判依据,通过精度和时间2个方面进行验证,4种算法对比实验结果表明,提出的算法具有更准确的填补效果.     

用于行对角占优信道矩阵的MIMO盲均衡算法

对MIMO通信信道提出了一种基于矩阵初等变换的均衡算法,将其用于行对角占优的MIMO系统,则得到相应的MIMO盲均衡算法.该算法基于通信源信号的统计特性,利用数学上通过矩阵初等变换实现矩阵对角化的原理对MIMO信道矩阵实现了对角化.将该盲均衡算法用于常规的MIMO系统,则可以克服系统因突发干扰等因素产生的常规均衡器均衡参数的估计偏差,提高系统的误码性能.仿真实验证实,所提出的MIMO盲均衡算法在行对角占优信道矩阵的均衡和常规均衡器均衡参数估计偏差的克服中均取得了良好的效果.     

云环境下VoLTE核心网负载均衡及高可用性研究

VoLTE可将全部业务承载于4G网络上,并实现数据与语音业务在同一网络下的统一。由此,本文研究运行在云计算环境下的VoLTE核心网的可行性、可靠性、负载均衡能力和高可用性,并提出采用N+K模式和NoSQL DB作为数据存储方式实现负载均衡的可行性,以期为相关学者的研究提供借鉴。     

一种虚拟机负载均衡调度算法

基于XEN的CPU调度算法已经广泛应用于很多实时系统中,但是在多处理器系统中却很难实现负载均衡。本文提出一种虚拟机环境中支持SMP架构的CPU调度算法,该算法在CPU调度算法中增加共享等待队列,并基于cache缓存和内存的一致性问题,使得虚拟环境中的多个处理器根据自身任务处理情况,动态调整共享等待队列中VCPU的执行顺序,这样就可以避免处理器空闲,提高处理器使用率。通过仿真实验,证明该算法支持CPU全局负载均衡,可以避免cache和内存一致问题所产生的性能降低,提高系统吞吐量,降低VCPU执行的平均周转时间和响应时间,使处理器资源得到充分利用。     

分布式爬虫任务调度策略的优化

针对当前分布式爬虫任务调度策略存在的节点任务分配不均、发生异常后引起的负载均衡问题,提出了一种基于SP-cycle算法的节点地址空间分配策略。通过该策略构造环形序列取代传统散列函数的节点地址空间映射方法,可使所有抓取服务器分配的地址空间达到动态均等,从而实现可调度节点的负载均衡。实验结果表明,相对于传统一致性哈希方法,改进的任务调度策略具有更好的负载均衡效果,并且发生异常时具有较好的健壮性,有效地提升了分布式爬虫整体性能。     

移动同步复制的冲突预处理与检测消解策略

针对移动计算资源有限性、移动通信的频繁断接性和通信带宽的有限性、不同移动数据库产品之间的异构性,鉴于目前移动同步复制技术存在的缺陷,提出一种新的事务级同步复制模型,重点分析了该模型的冲突处理策略,并给出了具体的实现算法.该模型在冲突检测和消解之前加入冲突预处理机制,通过引入用户关心数据、事务相关集等概念,有效节省了移动客户端的存贮资源和移动通信带宽,减少了服务器的工作负荷和出错概率,降低了冲突检测和消解算法的复杂度.采用基于规则的冲突检测和消解策略,简化了冲突处理过程,提高了同步效率.此外,基于SyncML同步协议的实现算法具有对多种异构主流数据库产品良好的通用性和适应性.     

基于数据缩减和存储过程的ID3算法改进设计

ID3算法在分类数据挖掘中应用广泛,但其在对大规模训练样本集进行挖掘时,占用主存空间较大,且执行效率不高.运用属性约简和分组计数方法对训练样本集进行数据缩减,得到数据规模较小的新训练样本集,然后再运用ID3算法对新训练样本集进行分类挖掘.整个执行过程全部使用现代数据库技术和存储过程编程加以实现.实验表明,通过改进设计提高了ID3算法的执行效率,增强了算法的扩展性.