分布式web服务器负载平衡算法仿真系统的实现

提出了负载平衡算法,设计并实现了分布式Web服务器系统仿真平台,通过对算法进行仿真,证明了算法能有效地使系统达到并且保持在负载平衡状态.     

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。     

并行数据库负载平衡策略研究

在并行数据库系统中,负载平衡一直是影响查询处理性能的重要因素.在系统运行过程中由于不断的数据访问和更新等各种因素导致查询选择性倾斜和数据分布倾斜,本文提出一种负载平衡策略,能够同时解决这两种负载倾斜.     

面向分布式数据流系统的可扩展负载平衡算法

分布式数据流系统中,数据处理任务由多台计算机相互合作共同完成.当输入数据流速发生较大波动时,会引起部分节点过载,从而影响整个系统的数据处理能力.针对这一实际问题,文中分析了分布式数据流系统的特点以及现有负载平衡算法的局限性,提出了一种适用于由不同性能计算机组成数据流系统的,具有良好扩展性的负载平衡算法.实验结果表明了算法的有效性.     

三阶隐马氏模型算法及其与一阶隐马氏模型的关系

为了考虑更多的统计特征,提出了一类三阶隐马氏模型,其中状态转移和输出观测同时取决于当前状态和前面两个状态. 研究和推导了这类三阶隐马氏模型中估值问题的向前－向后算法、解码问题的Viterbi算法和学习问题的Baum-Welch算法. 对此类三阶隐马氏模型,构造了一个与之等价的一阶隐马氏模型,提出并证明了它们的等价性定理. 研究结果丰富了隐马氏模型的算法理论,可为一些实际应用提供更好的方法.     

改进的异构无线网络接入选择方法

针对全IP业务,该文针对LTE/WiMAX异构无线网络提出一种改进的基于可变传输单元的接入选择算法. 算法利用二维资源单元计算系统容量,通过引入负载转移和可变传输单元,合理分配系统资源,更有效地为全IP业务服务. 利用排队理论建立系统四维马尔柯夫排队模型,分析并评价了系统性能. 仿真结果表明,与原有接
入选择算法相比,该算法更符合网络实际情况,在保证异构无线网络实时业务性能基础上,有效提高了非实时业务性能及系统总资源利用率.     

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.     

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.     

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.     

LSM结合邻居干扰抵抗模型的传感器网络节点故障检测

针对大多数无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)故障检测算法容错性较差的问题,提出一种基于链路切换机制(LSM)和邻居干扰抵抗模型的WSN节点故障检测算法.仿真实验从数据包分组传输率、控制负载、内存负载和故障恢复延迟四个方面评价该算法,结果表明,当节点传输功率提高至4mW时,数据包传输率提高了5%以上,恢复延迟平均降低了4ms左右,适用性非常好.相比现有的WSN故障检测算法,该算法取得了更好的性能.