TeraPELB:云计算中基于预测的弹性负载均衡算法

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.     

基于IFTS的云计算网络动态负载均衡方法

针对云计算网络节点的异构性、资源配置的差异性和用户需求的不确定性等因素导致云计算网络极易出现负载不均衡的问题,在分析云计算节点负载模糊时序变化特性的基础上,构建了基于直觉模糊时间序列(IFTS)预测的云计算网络动态负载均衡模型,提出了基于IFCM的云节点计算资源自平衡方法,设计了基于IFTS预测的主动控制和基于反馈的被动调控相结合的虚拟机调度机制,并给出了云计算网络动态负载均衡策略,增强了云资源池的智能化管理水平,提升了云计算系统的整体性能.最后,通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性.     

基于禁忌搜索的负载均衡组播路由算法

提出了一种基于禁忌搜索策略的能实现网络负载均衡的QoS组播路由优化算法。该算法在满足业务带宽和时延的基本要求下,将网络费用和负载均衡分布作为目标函数进行优化,达到网络费用较小和负载均衡分布的目的。仿真结果表明,该算法是一个有效、可行的算法。     

合作博弈的自私网格负载均衡的建模和仿真

针对自私计算网格的负载均衡问题,构建了符合其特征的自私网格数学模型和外来作业计算成本模型。利用合作博弈论分析该模型,验证了负载均衡为全局最优策略,并得出了多集群自私网格进行负载均衡的效果。由此提出了基于合作博弈的有界迭代负载均衡算法,解决异构负载集群在自私网格负载均衡中的公平性问题。最后,通过实验仿真验证了方案的有效性与实用性。

Abstract：

Aiming at the problem of load balancing in selfish computational grids, a mathematical model for selfish grids and a cost function for execution of foreign jobs were established. The cooperative game-theoretic framework was used to analyze the model in order to show that load balancing is a global-optimal strategy for grids and it is profitable to collaborate. Then, a bounded integrative load balancing algorithm was proposed which balances the load more equitably in multi-cluster heterogeneous load selfish grids. Finally, the results are assessed experimentally by simulation.     

多核乐观并行仿真的负载均衡研究

对于运行于多核计算机、基于多线程实现的乐观并行仿真,虽然操作系统可对线程进行调度以平衡各个核的负载,但它无法控制各逻辑进程本地虚拟时钟的平衡推进。提出了多核乐观并行仿真的四层负载分配模型及一种静态划分与动态负载均衡相结合的负载均衡方案。静态划分使用Metis图划分包对模型实例进行划分;动态负载均衡优先调度本地虚拟时钟较小的逻辑进程以实现各逻辑进程的平衡推进,无须进行模型迁移,易于实现。通过一序列实验检验了所提出的负载均衡方案的有效性。     

SDN驱动的网络流量负载均衡路由优化算法

在5G网络数据流量剧增的背景下,针对5G网络流量负载均衡问题提出并评估了两种基于软件定义网络驱动的路由搜索优化算法。首先,建立了软件定义网络多约束数据传输路径选择模型;然后,针对所提模型提出了一种流量负载均衡广度优先搜索(load balancing scheme with breadth-first-search, LBB)路径优化算法,在广度优先搜索的过程中,设定一个动态流量阈值对链路进行实时监测,旨在寻找源节点到目标节点的最优数据传输路径。为了减少甚至避免不必要的搜索所造成的空间开销,进一步提出了基于深度优先搜索的迭代深化搜索(iterative deepening search with depth first search, IDDFS)路径优化算法,该算法限制了数据传输路径的每次搜索深度,并在搜索过程中优先选择可用带宽最大的链路进行深度优先搜索迭代优化。仿真结果表明了所提算法在资源利用率和网络吞吐量这两项关键性能指标上的优越性能。     

无线Mesh网中实现网关负载均衡部署的混合算法

提出网关部署的贪婪算法,尽可能地实现网关之间的负载均衡;提出遗传算法与贪婪算法相结合的混合算法,通过精心设计各个进化操作,利用遗传算法在多目标寻优方面的优势,该算法在较少迭代次数下可以达到网关数量和负载均衡两方面的优化.仿真实验表明,混合算法得到的网关数量与其它算法得到的结果非常接近,甚至更优;在网关负载均衡方面,该算法优势明显,与Recursive DS算法相比,网关负载样本标准差约减少45%.     

多核CPU-GPU异构平台下并行Agent仿真负载均衡方法

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。     

入侵检测系统中负载均衡研究与仿真

处理器的发展速度已跟不上网络的发展速度,如何实现高速网络中实时入侵检测已经成为目前网络安全所面临的问题。本文通过对现有入侵检测系统的硬件结构和算法重新设计,利用网络处理器实现了一种基于遗传算法的智能负载均衡,并建立了相应的系统模型,最后对改进后的算法进行了仿真实验,实验结果表明改进后的算法能提高系统的性能。     

多接口无线Mesh网络多径及负载均衡路由协议

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。     

基于遗传算法的生物网络自适应负载平衡实现

自适应性网络环境将成为未来Internet的不可缺少的重要构成部分,而生物网络由分散的、自治、移动的个体组成,能够自我调整、适应和生存。在提出的生物网络框架中设计了一种特殊的生物实体——调度生物实体,利用调度实体来指导生物实体的移动,以期获得生物网络的负载平衡。然后提出了一种基于遗传算法的负载平衡算法,该算法以网络负载平衡为优化目标,使实体相对均衡地提供服务,达到合理利用生物网络资源,增强其自适应性的目的。最后,对网络服务使用进行仿真,实验结果证明了算法的有效性。     

并行分布仿真中负载平衡的调度算法研究

并行分布式仿真对复杂大规模动态系统的研究，以及探索其长远的应用空间提供了便利，近年来日益成为研究的热点。在并行分布式仿真中，资源的负载平衡对于维护长时间运行的分布仿真演练的高逼真性是十分必要的。首先分析了分布式仿真中存在的一些负载平衡问题，进而提出了两种负载平衡的方法，以及集中与分布两种实现方式；然后提出了一种具有启发式的征募算法，最后分析了负载监测及迁移策略的实现方法。     

面向对象经理信息系统的系统分析方法

面向对象经理信息系统的分析过程是标识对象描述问题空间、表示用户需求和系统功能的过程.以问题空间分析、用户需求分析和需求描述分析3个阶段从不同的角度分析并标识对象,整个对象标识过程是一个渐进及对系统中对象不断扩充完善的过程,后一阶段不仅是对前一阶段的补充,而且是对前一阶段所标识对象的检验.在对象标识的基础上,建立起面向对象经理信息系统的分析模型--系统的对象关系模型和对象字典.     

一种高效气动弹性虚拟仿真建模技术研究

采用特征正交分解（POD,Proper Orthogonal Decomposition）方法,建立了基于状态空间的非定常气动力模型,耦合结构方程,建立了降阶的气动弹性系统,开展了气动弹性虚拟仿真研究,与CFD/CSD全耦合相比,效率提高了2～3个数量级。具体过程是：首先获取全阶系统的频域快照构成POD核,通过对POD核进行奇异值分解提取POD模态（或POD基）,对低能量模态截断形成降阶子空间,并将其映射到全阶系统,从而形成基于状态空间的降阶的非定常气动力模型。对气动弹性标模AGARD445.6进行算例验证,证明了降阶方法正确,可以提供高效、高精度的气动弹性分析。     

风险企业的有效融资机制研究

逆向选择问题是风险企业融资过程中一类常见的委托－代理问题。本文的目的是设计一种具有“柠檬”特性的融资机制,以此作为风企业家向风险投资家传递风险企业真实类型的信号传递机制,以消除风险企业融资过程中的逆向选择问题,使风险企业的有效投资得以实现。     

隧洞施工过程的Petri网络模拟方法

Petri网络模拟方法是通过应用Petri网的基本特性对施工系统进行建模，描述模型中资源等施工参数随施工进度的变化，其网络模型能够较好地描述实际施工系统的动态变化情况，优选施工组织方案和施工机械设备的配置。本文系统分析隧洞施工过程及其程序，建立了基于Petri网络的施工过程模拟模型以及可行施工方案的多目标决策模型。实例分析说明了模拟方法、模拟模型和决策模型是有效的、可行的。     

复杂系统的适应维生方法

复杂适应系统理论是复杂性科学的一个重要分支,它通过系统主体间的适应性造就稳定性,并通过单个主体的规则选择和多个主体之间的学习和应变来达到复杂系统的适应和维生。复杂适应系统理论通过主体间的适应性来分析复杂组织在涌现生成之后主体之间是如何组织在一起,并维持这个组织系统的稳定性,它为我们分析复杂组织的维生机制提供了科学的方法工具。     

一种基于导频的OFDM系统信道估计方法

提出一种使用矩形导频图案的OFDM信道估计方法。接收端首先在频率方向估计信道,然后在时间方向插值。该方法仅需累加和少量乘法运算就能估计出信道冲激响应,复杂度低,实时性高。在未编码16QAM-OFDM系统中,通过仿真将提出的方法与线性、cubic和MMSE插值法进行均方误差和误比特率的比较。结果表明该方法性能优于前两者,接近后者。     

用于装备体系分析的探索性分析及其工具研究

探索性分析是用于武器装备体系分析研究的一种有效分析方法,通过探索性分析,人们易于理解不确定性因素的影响,全面把握各种关键要素。分析研究了探索性分析基本方法和软件环境,并构建了相应的辅助工具,可有效解决分析过程中探索空间大、计算过程复杂等问题。

Abstract：

Exploratory analysis is an efficient analysis method for Study of Weapon Systems of Systems. The effect of uncertainties was understood easy by exploratory analysis, and many key elements are held. The actual computation method and software environment of exploratory analysis were studied, and the assistance tool was developed, which could resolve effectively problem of the too large space and complex computation procedure.