一种基于预测的负载平衡策略

提出了一种基于预测的动态负载平衡算法，算法以本地负载信息为基础预测结点到达空闲状态的时间，并且在此之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，以提高系统资源的利用率与系统整体性能。由于算法在实施负载平衡时不需要在各进程之间进行同步操作，而且各结点自主决定负载平衡参数，对系统中其他结点的信息要求少，因此负载平衡的开销较小。实验证明，该算法对于科学计算类问题具有较好的效果。     

一种适应性的动态负载平衡模型

为了改善分布式系统中负载分布不平衡对性能的影响,提出并实现了一个基于控制理论的时滞脉冲切换负载平衡模型.该模型根据节点资源的动态性建立了相关子系统.当节点状态发生改变时触发子系统的切换,并根据负载迁移规则对过量负载进行迁移,迁移比例根据节点的实时运行状态进行计算.节点仅在此时才进行信息广播,降低了通信开销,提升了动态负载平衡的效率.给出了相应的负载平衡算法,并在实际平台上进行了验证.实验结果表明,与其他负载平衡算法相比,本模型算法使负载平衡时间平均减少29.82%.     

一种基于多Agent的动态负载平衡算法应用研究

在介绍动态负载平衡算法基本原理的基础上，提出了一种基于多Agent的负载平衡算法DMAL，定义了节点机可能的4种状态，并讨论了DMAL算法的实现规则；描述了基于DMAL算法的任务调度模型；讨论了DMAL算法中任务的分类问题、任务的迁移粒度问题、负载迁移的触发时机问题；为了增强在负载平衡时处理节点间的通信能力，引入了多Agent技术，并为异构分布式处理系统提出了一种基于DMAL算法的负载平衡框架结构；最后通过实验仿真，比较了DMAL算法、现有的负载平衡算法以及不作负载平衡的运行结果．实验结果表明，基于DMAL算法的分布式处理系统工作在不同负载和应用问题数据规模的情况下，在任务的处理时间、丢弃率和平均响应比方面都显示出良好的性能，从而验证了该算法方案的可行性和有效性．     

基于Petri网的动态负载平衡双层调度模型研究

根据集中式和分布式动态负载平衡调度方式的优点,提出一种动态负载平衡双层调度模型（DLBDSM）,并在Petri网上进行建模。该模型将分布式系统分成若干相对独立的任务调度组,调度组由1个调度服务器和3个工作站组成,组内采用集中式调度,组间采用分布式调度,顶层子系统和底层子系统分别．由每个任务调度组的调度服务器和工作站组成。与现有的动态负载平衡调度模型对比,DLBDSM模型具有易实现、易管理和实时性等优点,并能有效地减少任务迁移所带来的系统开销。     

基于移动Agent的分布式系统

在分析现有网络应用不足的基础上，介绍了将移动Agent技术应用于分布式系统的基本思想，并给出开发的基于移动Agent的系统模型——PCA．     

分布式系统中动态负载平衡的研究

动态负载平衡是大规模并行计算中一个重要的研究领域。研究了在网络分布式系统中基本的负载平衡策略,陈述了各种负载平衡策略的特点,并在此基础上提出了一种加权轮询的、动态反馈的负载平衡机制,并给出了其调度算法。     

基于流量监控的负载平衡策略

网络流量的负载均衡问题是近来迫切需要解决和完善的问题.通过在SNMP模式作为网络流量采集技术的网络流量监控系统进行流量监控,基于m的一些特有的优势与属性引入了移动代理的技术,根据对主机的实时监控,来进行计算机负载合理分配的策略研究,从而为消除网络瓶颈,提高系统的资源利用提供一种新的思路.     

一种基于CORBA的可适应的负载平衡模型

基于CORBA的负载平衡,可以通过将客户的请求均衡地分配到一组服务器中,以提高系统的整体性能。在分析现有的几种负载平衡方案后,提出基于拦截器机制的可适应的负载平衡模型,并作了定性分析。     

基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法

介绍了并行算法中常用的动态负载平衡技术,并分析了RMI的工作原理,提出了一种基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法.该算法最大的特点是不需要保存结点的负载信息,可有效地减少各节点之间通信和同步所需的时间,同时结合了RMI的运行机制和JAVA的线程机制,由子结点根据自己的负载情况动态地推动任务的划分和分配,可以在多结点的并行搜索计算中获得较高的加速比和效率.通过在33个结点的并行机上的试验,证明了该算法的可行性和有效性     

基于计算场的网格动态负载平衡算法

针对网格系统中存在的负载平衡问题,利用物理学中的场理论,提出了一种基于计算场的网格动态负载平衡机制.该机制利用节点远程势作为负载平衡时节点选择的标准,优先选择综合性能最好的节点进行负载迁移.实验结果表明,采用本算法后的系统负载平衡指数较低,响应时间较短.同时,算法考虑了节点间的通信关系,适应性更加广泛.     

基于载荷均衡的韧性配电网分布式故障恢复

韧性电力系统旨在应对电力系统的极端事件,高效的故障恢复是提高配电网韧性的重要手段。为了提升配电网的韧性,提出了基于载荷均衡的分布式故障恢复方法。首先,相邻馈线终端单元根据故障恢复区负荷、相邻馈线容量及负载率,计算各相邻馈线完成故障恢复后的负载率期望值。然后,各相邻馈线终端单元均以该期望值为目标,分别完成各自的故障恢复路径。最后,根据各相邻馈线的故障恢复路径形成故障恢复区的故障恢复方案。算例分析结果表明,该方法在保证各馈线载荷均衡的前提下可以有效而快速地实现故障恢复。     

多级负载平衡系统的设计和实现

目前机群系统中采用的负载平衡多是在作业、进程和线程中的任一级实现，很少有采用多级负载平衡的系统，其原因是为了减少在实现负载平衡的过程中引入的通信开销。该文提出了一种结合作业级和进程级的多级负载平衡算法，通过采用动态多阈值的自适应负载收集技术以减少通信开销。实验结果表明，这种负载平衡方法能够有效地提高并行作业的运行性能。     

一种基于动态可分配比的服务器负载均衡算法

负载均衡是服务器集群技术研究的重点,为了解决分配不均的问题,综合考虑集群中各节点性能、负载情况、传输代价、网络随机任务等各方因素而提出了一种基于动态可分配比的负载均衡算法.基于动态可分配比的算法由一张动态的描述各节点负载情况的全局表动态生成一张候选节点表,并在该表中找出负载最轻的节点完成任务.通过仿真实验发现该算法思路简洁,实现简单,并在解决服务器负载均衡方面有明显效果.     

考虑系统特征的异构计算负载平衡

异构系统上调度的目标是平衡计算负载，以获得最短的并行计算时间，提出了一个最大异构调度算法，充分考虑了系统对于程序的处理特征及系统的结构和状态，试图在合理的前提下充分利用所有的处理器资源。实验中，在不同的负荷状态下测定了各原语对应于各种调度方案的执行时间。结果表明，该算法在缩短程序响应时间方面取得了很好的效果。     

基于内容的Web集群系统负载均衡策略

Web集群技术解决了Web服务器系统容量问题，其核心思想是负载均衡策略和算法。传统的策略对某些站点类型有效，而不能满足各种类型站点的要求。笔者分析了各种类型站点的负载特点，讨论了负载均衡需要解决的主要问题，提出了一种基于内容的Web集群负载均衡策略和相应的负载均衡算法，并通过仿真实验验证了该策略和算法的有效性。     

并行计算中基于移动Agent的负载均衡策略

针对并行程序设计的五种模式中主从模式的不足,提出了基于移动agent的负载均衡策略.该策略对移动agent获取的数据进行分析,合理地分配各个结点的处理数据量,明显地减少了程序的运行时间.