基于LVS系统的负载动态平衡设计与实现

基于LVS的集群负载调度系统，内核中的加权调度算法权值是静态的，没有动态调整机制，容易出现任务分配与真实服务器处理能力相背离，给出了一种通过量化调度器和真实服务器的实时反馈负载信息指标，计算服务器综合负载，动态调整服务器权值的收敛算法，实现负载动态平衡，及时调整负载倾斜，进一步提高服务器的利用效率和集群系统的吞吐率，设计可应用在使用LVS的负载平衡调度集群系统中。     

基于均衡状态阈值的混合Web QoS控制方法

在对服务器集群Web QoS控制基础上,综合考虑请求内容和各服务器性能以及当前整个集群负载平衡状况,设计了一种基于L4/L7双层分配的混合负载平衡调度策略,算法引入了一个反馈环节动态地改变Web服务器的权值,通过负载平衡程度的阈值进行判断,选择不同的调度策略,从而提高了Web集群系统的性能。     

一种视频服务器集群的动态反馈调度算法

目前采用集群技术是实现大规模视频服务的主要手段.本文在通过分析Linux服务器集群系统(LVS)的特点,视频服务器集群系统的负载调度研究中,针对请求的服务时间变化大的特点,提出一种动态反馈负载平衡算法,它结合内核中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,从而有效地解决服务器间的负载不平衡问题,提高了系统的吞吐率,使整个集群的综合负载率随规模增大而呈平滑增长.     

一个基于集群的Web服务器负载平衡模型

将集群思想应用到解决Web服务器的负载平衡问题,提出了基于集群的Web服务器负载平衡模型。重点介绍了负载探测的实现和负载平衡算法的设计。     

基于退火算法的动态负载均衡研究

分析现有服务器集群的动态负载平衡算法的特点和劣势,结合模拟退火算法和动态加权轮询算法的优势,提出一种动态负载平衡模型和解决方法。该模型使用模拟退火算法,自适应并且精确地确定性能权重向量,利用动态加权轮询算法,实时计算应用服务器负载,动态分配请求。通过该方法可以获得更合理的性能权重向量,有效地分配服务器负载,充分地利用服务器计算能力。实验结果表明,在负载逐渐提高的情况下,该算法保持了良好的平均响应时间和吞吐量,并且优于对比算法。     

ALAD动态负载均衡算法研究

针对现有服务器集群的负载平衡算法不足,提出一种应用层自适应动态负载平衡算法。利用应用层特点,在负载均衡服务器端收集应用服务器负载信息,提出一种综合的权重计算方法,动态区分不同状态的服务器。通过自适应选择算法,合理分配请求至应用服务器。实验结果表明,在不同的负载情况下,该算法能有效地平衡负载,充分利用服务器资源。     

基于集群的负载平衡调度算法研究与实现

在集群系统的负载调度研究中,针对请求的服务时间变化大的特点,该文提出了一个动态反馈负载平衡算法,它结合内核中的加权连接调度算法,根据动态反馈回来的负载信息来调整服务器的权值,从而有效地解决服务器问的负载不平衡问题,提高了系统的吞吐率。     

集群动态负载平衡系统的性能评价

该文使用随机Petri网对集群动态负载平衡系统建立了一个抽象模型．通过细化模型中的节点本地处理部分对5种动态负载平衡算法的性能进行了分析，并讨论了集群负载特性对动态负载平衡系统性能的影响，最后得出的主要结论有：(1)动态负载平衡算法可以取得比静态负载平衡算法更好的性能；(2)与传统的只考虑CPU就绪队列的负载平衡算法相比，考虑了各种I／O请求队列的负载平衡算法可以取得更好的性能；(3)即使在极端的集群负载特性中。集群动态负载平衡算法仍然能取得比较理想的性能，因此实现即使是十分简单的集群动态负载平衡系统也是很有必要的。     

高可用性集群中的动态负载平衡应用研究

提出了一个基于性能预测的、计算连接权重的动态分配算法，以及网络调度器来实现高可用性集群中的动态负载平衡系统。该系统包括调度器、交互式会话支持单元等模块。测试表明，该系统能迅速、准确地找出最佳服务器来处理请求，在负载平衡的效能上有明显的提高，从而为接下来的服务等动作做好准备。     

基于集群的VOD系统的动态负载平衡模型

基于多服务器集群的VOD系统能以低成本高性能满足日益增长点播需求,服务器调度和动态负载平衡是实现的关键。本文从校园网VOD用户点播行为特点出发,引入动态负载平衡模型(LBM,Load Balancing Model),清晰地表达了各因素逻辑关系。实验主要对独立性强、任务执行时间不确定的任务,在Linux集群环境下,实现了动态负载平衡模型。实验表明该策略可取得较高负载平衡效率。     

混合遗传算法和蚁群算法在HP模型中的应用

遗传算法和蚁群算法在HP模型中已经有了大量的研究及成果,蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。提出了一种先用遗传算法生成信息素分布,再利用蚁群算法求优化解的新的混合算法。将该算法用于二维HP模型中,计算结果显示该算法在寻优能力和收敛速度上都比单一的遗传算法和蚁群算法有所提高。     

基于危险模式的入侵检测免疫算法

阐述了危险模式理论的运行机理,针对目前基于传统免疫学的入侵检测算法中误报率较高的缺陷．提出了一种基于危险模式的入侵检测免疫算法模型,并通过实验证明了该算法的优越性。     

基于危险模式的入侵检测免疫算法

阐述了危险模式理论的运行机理,针对目前基于传统免疫学的入侵检测算法中误报率较高的缺陷,提出了一种基于危险模式的入侵检测免疫算法模型,并通过实验证明了该算法的优越性。     

基于局部特征约束的压缩感知人脸识别算法研究

人脸识别是计算机模式识别领域中一个研究热点和难点。针对人脸识别中数据量大、高维度、非线性等问题,提出基于局部特征约束的压缩感知人脸识别方法。首先对人脸图像进行选择性约束处理,利用SIFT算法提取人脸图像中的局部特征,以此构成压缩感知算法中的测量矩阵,再利用压缩感知的重构算法计算特征的稀疏表示,在此基础上进行人脸识别。算法在AR人脸库上进行了抗干扰比对测试,实验结果验证了算法对光照、表情以及遮挡等干扰具有强的鲁棒性,局部特征的约束大大降低了特征点的数量,有效提高了人脸识别的正确率。     

基于人工免疫算法和蚁群算法求解旅行商问题

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但对于系统中的反馈信息利用不足,往往做大量无为的冗余迭代,求解效率低。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,通过信息素的积累和更新收敛于最优路径上,但初期信息素匮乏,求解速度慢。该文提出一种基于人工免疫算法和蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解旅行商问题进行计算机仿真,结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

On motion optimization of robotic manipulators with strong nonlinear dynamic coupling using support area level set algorithm

Aiming for a better dynamic performance from the robot beyond the physical limits set by the manufacturers, in this paper we propose to integrate the robot dynamics into motion planning and then to approximate the robot joint torques using parameterized B-splines. By introducing a high-dimensional non-linear fitness function, we transform the motion planning problem into an optimization of a non-linear fitness function, and then we develop the approach based on Support Area Level Set Algorithm (SALAS). It integrates dual-stage sampling strategies to avoid early convergence in a small search field and to improve the rate of convergence to the potential solution. The effectiveness of the proposed approach has been verified by the simulation of a two-link robotic manipulator.     

Gray Wolf Optimizer for hyperspectral band selection

In this paper, we propose a new optimization-based framework to reduce the dimensionality of hyperspectral images. One of the most problems in hyperspectral image classification is the Hughes phenomenon caused by the irrelevant spectral bands and the high correlation between the adjacent bands. The problematic is how to find the relevant bands to classify the pixels of hyperspectral image without reducing the classification accuracy rate. We propose to reformulate the problem of band selection as a combinatorial problem by modeling an objective function based on class separability measures and the accuracy rate. We use the Gray Wolf Optimizer, which is a new meta-heuristic algorithm more efficient than Practical Swarm Optimization, Gravitational Search Algorithm, Differential Evolution, Evolutionary Programming and Evolution Strategy. The experimentations are performed on three widely used benchmark hyperspectral datasets. Comparisons with the state-of-the-art approaches are also conducted. The analysis of the results proves that the proposed approach can effectively investigate the spectral band selection problem and provides a high classification accuracy rate by using a few samples for training.     

基于多跳LEACH防御流量分析攻击算法研究

针对流量分析中三类常见攻击方式,即速率监控攻击、时间相关性攻击与ID分析攻击,对多跳LEACH无线传感器网络构成的威胁,提出了基于多跳LEACH路由协议的分布式位置隐私算法（Distributed Location Privacy Algorithm,DL-PA）与匿名通信算法（PseudonymsCommunicationAlgorithm,PCA）。DLPA将“路径多样化”与“伪装包注入”相融合,PCA通过动态产生的假名片隐藏所有参与通信节点的真实ID。仿真结果表明,该算法实现了数据包传输路径的多样化,隐藏了节点ID与网络流量模式,能够抵御流量分析攻击,保护基站位置隐私。     

笔顺连笔自由的联机手写汉字识别

论文针对联机手写汉字识别的笔顺自由、连笔自由问题,在整体DP匹配方法的基础上,提出了一种新的确定笔画对应关系的算法(最小风险算法),并同现有的CubeSearch法、匈牙利算法、近邻优先算法在识别速度、识别率等方面作了比较。该方法克服了现有的一些方法的不足,能高效地同时解决笔顺自由和连笔自由问题,而且由于主要采用全局特征进行识别,对形变和噪音具有很强适应能力。另外,字典可以通过聚类自动生成。另外还制作了原型系统,在对GB2312字符集进行的测试中,取得了较好的效果:在笔顺、连笔完全自由的情况下,单汉字平均识别时间小于0.3s,确定笔画对应关系的正确率达99.1%,识别率达94.5%。     

有向传感网分块区域p-覆盖节点调度算法研究

本文研究了分块区域p-覆盖的有向传感网节点调度问题,并提出了一种有效延长网络生存时间的节点调度方案。将区域划分为拥有不同监测需求的子区域,从有向传感器节点感知模型出发,设计了基于网格划分的节点感知范围度量方法,并在此基础上提出了分布式分区域节点调度算法DSSA( Distributed Subarea Sensor-schedule Algorithm),该算法是一个选取最少数量的节点去对每一个子区域进行p-覆盖的分布式贪心算法。算法同时还考虑了整体网络的连通。通过仿真深入评估了DSSA算法的性能。对比实验结果表明,DSSA算法可以显著延长网络生存时间。