基于智能DNS电子商务系统的负载均衡研究

电子商务服务平台是电子商务业务逻辑发布和运行的网络平台。如何为终端用户提供可靠7＊24不间断服务,同时保证得到最快的访问响应速度,并有效利用企业电子商务服务器是电子商务服务平台设计的关键。文中基于最快响应的Web服务器选择算法（FRWS）,构建了一个基于IDNS的负载平衡解决方案。该方案自寺仿真系统性能测试结果表明：该方案是可行且有效的,能大大提高了用户的访问效率。     

一种基于进程迁移的自适应双阈值动态负载平衡系统

为了实现机群系统内负载的均衡分布 ,提高资源利用率和系统的吞吐率 ,论文设计并实现了基于并行虚拟机环境的可迁移动态负载平衡系统。该系统采用集中式任务调度 ,定义了负载向量的计算方法 ,同时设计了“自适应双阈值算法”实时监测系统下各结点的负载信息 ,并实现了同构机群系统下进程的动态迁移。该算法有效保证了负载信息的及时性和准确性 ,避免了进程迁移的颠簸现象。实验结果表明 ,由于采用了自适应算法 ,本系统额外开销较小 ,能有效改善动态任务的分配和调度 ,提高系统的并行运行性能。     

DQDB MAN带宽分配策略

分布式排队双总线（ＤＱＤＢ）协议采用带宽平衡机制（ＢＷＢ）,保证了在网络重载时,在每个结点浪费掉一部分带宽的条件下,达到全网带宽分配的公平性,但它还存在着先级管理和达到公平性稳态的时间较长等问题,在分析造成这些问题的原因的基础上,提出了一种更为有效地解决带宽分配公平性的方法,即具有时隙重用功能和抢占优先功能的,多请求多优先级ＢＷＢ计数器的媒质接入控制机制（Ｍ－ＤＱＤＢ）。这种新方法在保持原协议特点     

Modeling of frequency containment reserve prices with econometrics and artificial intelligence

The forecasting of prices for electricity balancing reserve power can essentially improve the trading positions of market participants in competitive auctions. Having identified a lack of literature related to forecasting balancing reserve prices, we deploy approaches originating from econometrics and artificial intelligence and set up a forecasting framework based on autoregressive and exogenous factors. We use SARIMAX models as well as neural networks with different structures and forecast based on a rolling one-step forecast with reestimation of the models. It turns out that the naive forecast performs reasonably well but is outperformed by the more advanced models. In addition, neural network approaches outperform the econometric approach in terms of forecast quality, whereas for the further use of the generated models the econometric approach has advantages in terms of explaining price drivers. For the present application, more advanced configurations of the neural networks are not able to further improve the forecasting performance.     

高振斌1,潘亚辰1,华 中2,段小红2,赵丹2

酒店智能终端系统中,为了解决随着终端用户数量的增加导致的服务器负载过重从而用户体验下降的问题,提出了一种改进的加权最小连接调度算法的负载均衡技术,将连接个数作为负载因子进行综合考虑,使得新加入的终端用户能够自动在多云分支服务器之间做出最佳决策,选取当前周期内负载最轻的一台服务器进行自动连接并实现整个酒店智能系统的负载均衡。实验结果表明,利用改进算法可以使得酒店智能终端机顶盒与多云分支服务器的自动连接实现整个系统的负载均衡且具有良好的稳定性,达到了预期效果。     

A Load Balancing Model Based on Cloud Partitioning for the Public Cloud

Load balancing in the cloud computing environment has an important impact on the performance. Good load balancing makes cloud computing more efficient and improves user satisfaction. This article introduces a better load balance model for the public cloud based on the cloud partitioning concept with a switch mechanism to choose different strategies for different situations. The algorithm applies the game theory to the load balancing strategy to improve the efficiency in the public cloud environment.     

评《侵权责任法》第87条——从侵权责任法立法利益衡量视角

侵权法立法必须通过制度设计在人们行为自由和权利保护之间实现利益平衡。过错归责、自己责任和构成要件等是侵权法一般利益衡量的利益平衡机制。无过错归责、规定过错和因果关系推定的举证责任分配制度是特殊利益衡量的利益平衡机制。侵权责任法第87条以分配正义理论,侧重被害人救济,扩大对人们行为自由的限制,但是它突破了既有侵权法理论对分配正义理论的适用模式,导致其所规定的责任承担没有侵权法理论上的依据。     

高校多出口链路负载均衡系统设计与实现

本文在对常见的几种多链路负载均衡分配算法的分析与比较的基础上,提出了基于剩余能力的加权最小连接负载均衡算法,并通过模拟实验得出,采用此算法的负载均衡系统服务能力得到明显提高。     

软件定义无线网络的负载均衡算法

在传统无线局域网中,终端往往优先选择信号强的接入点.诸如会议室、商场、机场等存在大量终端的公共场所,极有可能造成部分接入点负载过重.基于软件定义无线网络(software defined wireless network,SDWN),综合考虑终端占用带宽、当前接入点负载和当前终端接收信号强度指示等影响因素,提出周期性地检查各接入点的负载状态,将超载接入点下的候选终端重关联至轻载接入点,从而使整个控制器下所有接入点都达到均衡状态.实验结果表明,随着负载平衡因子持续降低,软件定义无线网络中不同接入点的负载逐渐趋于均衡,从而提高了系统平均吞吐率.仿真结果表明,所提负载均衡算法相对于最强信号强度优先和最小负载优先的负载均衡算法,分别提高约8.3％和15.6％.     

考虑需求波动和产能调整成本的混流装配线平衡问题

混流装配系统面对的市场需求经常受各种因素影响而上下波动,当实际需求与预期不同时,企业需要采取加班等临时措施调整产能. 然而现有装配线平衡研究大都是按照确定的预期需求量配置的,少数考虑随机需求的研究也都忽视了平衡方案后续进行产能调整的成本和难易程度. 文章针对需求不确定环境下的混装线平衡决策,考虑了维持日常产能的人工成本和加班带来的产能调整成本,建立了数学模型,提出了一种估计总成本下界的方法并设计了启发式算法. 计算实验表明算法能在较快时间内获得较好的结果.