基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法

针对负载均衡算法在高负载请求下服务器集群效率不高,负载不均衡及低负载请求下影响服务器效率的问题,文中基于Nginx负载均衡服务器,提出一种基于改进布谷鸟算法的自适应负载均衡算法。该算法通过熵权法确定CPU、内存、磁盘IO性能和网络带宽等各项负载指标的权系数,衡量各项负载指标对负载评价影响的重要程度,并基于Nginx加权轮询算法和服务器实时负载情况,设计了高并发负载情况下的动态负载均衡算法。引入转化阈值计算,通过引入基于种群熵的改进布谷鸟算法计算Nginx静态加权轮询算法,转变为动态负载均衡算法的转化阈值。通过实验测试,相较于WRR算法、least-con算法和动态权重算法,该算法在响应时间和实际并发数等方面具有表现更好,在数值上相比于动态权重算法有18%左右的提升,验证了本文算法具有更好的负载均衡效果。     

基于最优赋权法的负载均衡动态分配算法

在集群中服务器均衡负载内置算法运行前指定权值静态评估节点的负载能力,使得负载均衡器不能体现服务器资源动态变化的问题,提出了一种采用最优赋权法对加权轮询算法的权值更新进行改进,通过对后端服务器CPU利用率、内存利用率、磁盘I/O、网络带宽、连接数等性能的建模,再根据最优赋权法动态调整性能指标的权重。能更客观的评价服务器节点的负载情况。通过对照实验结果表明,文章算法在请求响应时间、系统吞吐量等方面有较好的负载均衡效果。     

一种改进的动态反馈负载均衡算法

在集群系统中,负载均衡算法是影响系统性能的关键因素之一.为了进一步提高集群系统的性能,有必要对负载均衡算法进行优化.通过对最小连接算法和DFB(Dynamic Feed-Back)算法的详细分析,提出了一种改进的动态反馈负载均衡算法.该算法通过收集每台服务器的实时性能参数,动态地计算出各服务节点的分配概率,并由此决定用户请求分配给哪一个服务节点.通过对上述三种算法性能的测试,得出了该算法能够有效提高集群系统性能的结论.     

基于离散型均匀分布的集群负载均衡机制

提出了一个动态自适应的加权负载均衡运算机制.它以离散型均匀分布的原理为基础,通过各服务器向均衡器发送不同速率的请求流来实现集群节点负载的动态负反馈.仿真测试结果显示该算法优于静态算法,与动态算法相比,也减轻了前端负载均衡器的负担.     

改进一致性哈希优化存储邮政数据算法的研究

随着电子商务不断发展,邮政快递行业数据日益增多,传统方式对于邮政数据存储的理论与方法都已无法满足需求。基于此情况,使用一致性哈希算法来解决存储系统的横向弹性扩展,结合一致性哈希的虚拟节点与加权轮询算法优化Hadoop平台下分布式文件系统（HDFS）存储策略,实现集群在同构与异构条件下的数据均衡效果。同时介绍集群节点数据转移思想,设计负载因子与系统自检周期,实现了集群动态权重的负载转移,并进行实验验证。实验结果表明,文章提出的改进算法与HDFS、普通一致性哈希相比,在不同条件下集群负载差值均有不同程度的提升,证明了该策略可以有效降低集群节点间负载差值。     

基于分布式环境的存储负载均衡算法研究

随着网络的高速发展以及海量数据的扩充,云存储技术得到广泛的应用,分布式存储中动态负载均衡策略也逐渐为人们所重视。本文在已有的负载均衡策略基础上,提出了一种加权轮询负载算法,通过阀值的设置划分节点,并查询负载表轮询分配存储任务,保证分布式系统能够合理的提高资源利用率,动态调整存储节点的工作负载。     

一种面向多类型服务的动态负载均衡算法

针对航空物流ILink数据平台交易复杂性高、服务种类多、业务规模大等特点,提出一种面向多类型服务的动态负载均衡算法。通过分析四种基本服务类型以及实时采集四种服务类型的资源消耗,根据用户服务请求类型的不同动态调整各服务器的负载,引入了过载服务器节点缓冲机制缓冲负载过重节点,有效解决了航空物流ILink数据平台可能出现的用户等待时间过长、局部负载过重、甚至个别服务器节点崩溃的问题,达到了集群的负载均衡。仿真实验结果表明,提出的算法在系统吞吐量、系统响应时间、负载率等关键指标上优于经典的比率算法和遗传算法。     

基于改进蚁群算法的软件定义网络负载均衡

为改善软件定义网络(SDN)负载均衡问题,对传统的蚁群算法进行改进,并结合服务器负载均衡算法,提出一个改进型的联合算法。该算法使用加权最小连接调度算法,服务器端选择负载最小的服务器,并利用改进蚁群算法(Im-ACO)选择到达所选服务器的最佳路径。理论分析及实验结果表明,提出的联合算法使网络性能得到显著提高,网络吞吐量更高,丢包率更低。     

基于剩余负载率的动态负载均衡研究

为进一步提高集群系统服务的性能,在对静态负载均衡和动态负载均衡的优缺点分析的基础上,提出一种基于剩余负载率的动态均衡机制.该均衡机制采用剩余负载率作为负载状态的评价标准;针对服务器各节点性能的不同,提出采用BP神经网络训练节点;并设计了一种基于流表的静态分配策略和基于负载预测的动态分配策略相结合的任务分配策略来实现任务在集群系统各节点间的动态分配,从而降低了服务器各节点之问任务重新调度的次数,提高了集群系统的服务性能.实验结果表明,该均衡机制是可行的、有效的.     

一种基于改进蚁群算法的选播路由算法

为了在网络负载较大的情况下实现多目标多路径的选播路由,该文根据蚂蚁寻径与选播路由的相似性,提出了一种基于改进蚁群算法的选播路由算法。在运用数据包传输的历史信息来模拟路径信息素的基础上,增加了目标地址泛洪负载信息来模拟食物气味散发的过程,使得各个节点可以获得服务器和链路的最新信息。节点根据路径上的信息素、食物的气味以及链路的可见度等综合生成概率表,作为后继蚂蚁路径选择的依据。运用NS-2对该算法进行仿真,测试结果表明它可以减少传输时延,降低服务器负载的波动幅度,实现链路的负载均衡,增加网络的容量,提高选播服务的可扩展性。     

基于累积点播概率的负载均衡算法研究

为了提高集群系统的资源利用率,降低对用户请求的拒绝率,需要对集群系统中的各个服务器节点进行负载均衡.文章在对一些主流的负载均衡算法进行了详细分析,对比了它们的优缺点,并在此基础上提出了基于累积点播概率的负载均衡算法.该算法包含三个部分:最优副本生成、贪婪的副本放置和动态贪婪副本调整.仿真实验验证了所提算法的有效性.     

基于SED的自适应负载均衡研究

负载均衡是提高集群系统性能的重要技术,负载均衡技术可以在当前的网络应用结构上有效提高服务器处理能力,使系统在现有的结构下能够满足更多的用户同时访问所提供的服务,负载均衡算法是集群任务分配的核心。分析了影响服务节点性能的主要因素,基于SED算法提出了一种负载均衡的自适应机制,根据服务节点的性能状况自动调整权值。在Linux平台下进行了实验,测试结果显示该算法优于静态算法。     

基于LVS的动态反馈负载均衡的分析与研究

在Linux内核中实现负载均衡调度算法都是静态的,没有动态调节机制。这里在介绍LVS集群原理和已有方法的基础上,提出一种实时获取真实服务器的性能数据、计算和评估真实服务器负载,并动态地调节服务器权值的方法。经测试,使用该方法能够达到良好的负载均衡效果,进而能有效地提高集群的性能。     

一种基于LEACH的无线传感网络路由协议

针对传统无线传感网络中LEACH算法能量消耗导致节点过早死亡等问题,文中在LEACH算法的基础上提出一种改进算法。该算法首先针对普通节点和簇首节点的选取分配了不同的加权概率,在阈值上同时考虑当前节点和所有节点的总能量。该算法借助维诺图实现对簇的划分,并采用优化的A^*算法实现多跳传输技术。仿真实验结果表明,改进算法在死亡节点及能量消耗等问题上取得了较好的效果,最大循环次数之后,存活节点数量是原始算法的5倍,节点剩余能量是原始算法的8.8倍。     

一种改进的Linux集群系统负载均衡算法

提出一种基于改进的Linux集群系统负载均衡算法.首先通过修改负载权值计算指标,然后通过动态反馈机制收集各个各服务器的实时负载,负载均衡器根据收集的负载信息动态调整服务器权值,最后根据权值选择最优服务器去处理新的任务.仿真测试结果表明,改进负载均衡算法提高了整个系统的响应能力和吞吐量,较大幅度地提高系统的综合性能.     

云计算数据中心服务器数量动态配置策略

云计算数据中心由通过高速网络连接的大量服务器构成,一种有效的节能措施是维持与系统负载成比例的活跃服务器数量同时切换剩余服务器到空闲模式,由此分别产生操作能耗和切换能耗。该文研究如何动态配置活跃服务器数量以最小化数据中心能耗(操作与切换能耗之和)的问题。首先,建立了问题的NP数学模型,并分析了无切换能耗情况下最优解的特性;其次,通过消除整数动态规划的递推过程,推导具有多项式复杂度的最优静态算法;最后,采用对未来负载的最坏预测结果作为约束制定了优化在线策略。仿真结果表明,所提出的静态最优和动态优化策略能够适应外界负载的剧烈变化趋势始终谨慎调整活跃服务器和休眠服务器的比例,以接近最优的能耗代价维持数据中心的平稳运行。     

一种基于QoS的多任务实时集群系统负载均衡算法

负载均衡算法是多任务实时集群系统的一个关键技术。在分析了常见的轮转式均衡调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上,针对实时集群系统处理多类任务的特点,引入了加权负载率的概念来更准确地描述各分布式集群节点的负载状况。提出了通过任务QoS映射为负载权值的思想,并给出了一种改进的任务最少优先算法——加权负载率最小法,描述了以加权负载率表为核心的多任务均衡调度算法。最后,通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。     

基于仿人体血管路径WSN故障容错路由算法研究

为提高无线传感器网络(WSN)故障容错性和传输稳定性,实现网络负载均衡,提出了一种仿人体血管路径的WSN故障容错路由算法.通过研究人体血管路径特性,将其引入到WSN故障容错路由设计中,在对网络节点分区域进行等级标定的基础上实行能耗均衡的静态分簇;运用改进的蚁群算法生成节点路径并计算各路径信息素值,以确定传输路径选择概率并建立仿血管拓扑结构路由.理论与仿真结果表明,此算法具有良好的性能.     

电力企业互联网舆情数据规格化存储系统设计

为避免舆情焦点损伤电力企业形象，设计了电力企业互联网舆情数据规格化存储系统，实时采集、处理并存储公共舆情数据。利用基于TF-IDF改进算法的聚焦网络爬虫爬取原始数据层的舆情数据，构建正则表达式描述语义模型；应用基于负载权重的负载均衡算法的存储负载均衡机制，根据负载差值计算存储节点执行任务的概率，更新存储节点的负载，实现各存储节点负载均衡。实验结果表明：读取时间均值为72.9ms,写入时间均值为425.3ms,数据读写效率高，各存储节点负载均衡，对大规模数据的处理及存储性能更佳。     

基于改进遗传算法的多无人机搜索航路规划

针对多无人机对特定区域内的目标搜索问题,提出了一种基于贪婪算法改进变异操作的自适应遗传算法。依据先验情报对搜索区域进行栅格化处理,并结合无人机性能约束建立基于状态更新周期的协同搜索模型;引入类0-1编码将无人机航向控制序列与搜索概率进行关联;考虑到机载雷达对某一区域的重复探测会在一定程度上提高搜索概率,提出加入贪婪算子的贪婪变异策略,并引入策略选择阈值实现依据搜索概率变化对变异策略的动态调整,提高算法后期的局部搜索能力。仿真结果表明,改进的自适应遗传算法整体性能较好,具有较强的搜索能力和鲁棒性。