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。     

基于生物网络的普适服务突现的方法与仿真

借鉴生物神经内分泌和免疫系统突现和自进化机制,提出了一种普适服务突现的服务组合方法。移动Agent设计为具有免疫行为的生物实体,并代理普适服务,生物实体通过亲合力(由生物实体匹配强度、服务质量和信任度决定)匹配形成网络,普适服务组合是由突现形成的生物实体网络提供,服务突现可以动态的调整其中的服务,这种方法自组织完成服务的动态组合和自主管理等工作。仿真结果表明方法具有良好的性能和对动态环境变化的适应性。     

生命网络体系的熵和演化

通过引入格林函数和子动力系综体系得出生命网络体系的复熵(complexentropy),并通过推迟或超前格林函数得出它们分别描述了限域子传播(传播子)衰减或增加的速率及其生命时间长短情况。构建的生命网络的新颖之处在于:找到了节点之间的关联作用影响实熵的正负,这就决定了演化方向和耗散的方向;而节点和环境间的相互作用影响着虚熵,这决定了生命网络中生命演化或耗散的趋势速率。