网格环境下独立任务调度的混合遗传算法

提出一种新的混合遗传算法。该算法在基于传统遗传算法的基础上采用了分组和负载均衡策略。仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡。它相对于传统遗传算法,收敛速度更快,能产生更好的调度结果。     

基于遗传算法的云计算资源调度策略研究

对云计算环境中的资源调度问题进行了研究,鉴于当前云计算环境中资源利用率不高,节点负载不均衡的问题,提出了一种新的基于遗传算法的关于虚拟机负载均衡的调度策略;根据历史数据和系统的当前状态以及通过遗传算法,该策略能够达到最佳负载均衡和减少或避免动态迁移,同时还引入了平均负载来衡量该算法的全局负载均衡效果;最后通过在CloudSim平台进行仿真实验,结果表明,该策略具有相当好的全局收敛性和效率,当系统虚拟机被调度之后,算法在很大程度上能够解决负载不均衡和高迁移成本问题,并且极大地提高了资源利用率.     

基于蜜罐技术的负载均衡算法研究

现有负载均衡算法难以适应蜜场环境下网络流量具有突发性强、流量大等特点.分析了当前流行的几种基本负载均衡算法,提出了一种面向蜜场环境的负载均衡算法,通过设计预警收敛流量分配策略、主动抢占式反馈策略以及基于排队模型的等待队列动态调整策略,有效地实现了蜜场环境下的负载均衡.     

图书馆网络负载均衡技术研究

本文提出了一种新的负载均衡算法—基于负载率的调度算法,首先从理论上对该算法进行了分析,并与轮询调度算法进行优劣性比较。最后总结了新算法涉及的各参数对负载均衡情况的影响。     

基于内容分类的集群负载均衡算法

集群技术为Web服务带来了新的解决方案,其核心思想是负载均衡策略.在分析已有方法的基础上,提出了一种基于内容分类的集群负载均衡算法.该算法通过对用户请求分类后均匀地分配给各节点服务器,以使每个节点服务器得到的各类请求量大致相同.同时算法引入了一个反馈环节,通过负载权值的等效变换和进入临界状态后的动态权值调整来防止节点负...     

面向SLA的云计算负载均衡策略

云计算负载均衡是保障SLA协议的关键问题之一;针对云计算负载均衡问题,提出一种面向SLA的负载均衡策略;该策略引入人工神经网络思想,建立负载均衡模型,采用单层感知器算法(SLPA)将虚拟机负载状态进行分类,然后利用结合了动态加权轮询算法的BP神经网络算法(BPNNA-DWRRA)有针对性地对虚拟机负载权重进行预测更新,最后将任务调度到最小权重所对应的可行虚拟机上;应用CloudSim进行仿真实验,结果表明了该策略的可行性,同时,相比加权最小链接算法和粒子群算法,该策略的平均响应时间分别节省了43.6%和22.5%,SLA违反率分别降低了20.7%和14.4%;因此,所提策略在响应用户任务时,请求响应时间短,SLA违反率低,保障了SLA。     

基于软件定义数据中心网络的节能路由算法

由于数据中心网络是云计算和下一代网络技术的平台和基础设施,日益增长的网络数据在满足用户需求的同时,也大幅增加了数据中心的能耗。许多针对数据中心网络的节能策略被提出,多数采用硬件与软件相结合的策略来完成节能模型的设计。为了进一步降低能耗,从网络负载均衡和节能路由设计的角度提出了一种新的节能路由算法,其基本思想是首先对负载均衡进行量化分析,然后提出带宽限定的负载均衡与节能相结合的节能路由算法,充分考虑到网络整体的可达性和可靠性。该算法为数据中心节能提供了一种新的视角。通过与传统的节能路由作比较,验证了该算法能够在保证较高网络可靠性的同时能耗较低。通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论,为进一步的研究工作奠定了基础。     

网格下的一种动态负载均衡算法理论模型

一个具有高可用性的网格平台,必然采取某种负载均衡策略和方法来解决提高资源的优化配置问题。影响负载均衡的因素有三个,分别是算法、网络拓扑以及负载均衡的粒度。本文在介绍网格技术的发展趋势和研究方向的基础上,主要针对负载均衡算法进行研究。提出了一种动态负载均衡算法的理论模型,并采用现有的算法对该理论模型进行了验证。实验结果表明,本文的理论模型是正确的、可行的和有效的。     

一种Web服务器集群的动态反馈算法

介绍了Web服务器集群技术和负载均衡,针对静态的加权轮询算法和动态加权最小连接数算法的不足,提出一种基于动态反馈的加权最小连接数算法,该算法根据服务器的实时负载动态地改变权值的大小,再根据最小连接数算法来分配新的连接请求。通过网络仿真软件OPNET对这3种算法进行仿真、对比得出,新的算法能降低HTTP响应时间、提高负载均衡效率。     

计算机网络互连的路由算法的设计及仿真研究

互连网络目前应用最广泛、最流行的一种网络拓扑,广泛应用于多处理器系统、电话网络、分布式计算机系统及路由器交换机等领域。本文主要对直连网络的负载均衡路由算法进行了研究,提出了一种新的负载均衡路由算法。通过对该算法的仿真发现在相同的网络仿真环境下,该算法的性能要优于传统路由算法。     

集群服务器在混合请求下的负载均衡优化算法

针对Web集群服务器在处理分配混合页面访问任务时开环负载均衡算法导致局部服务器负载偏高而降低系统效率的问题,建立了一类基于动态调节的闭环负载分配策略。根据服务器处理Web访问页面类型的特点,建立静态页面与动态页面混合处理的负载量模型,形成处理不同服务请求与负载均衡的内在动态映射关系,以此优化静态页面缓存与调用方式,并基于服务器负载率动态预测和均衡指标,采用负载率偏差最小的任务权重最优分配模型,确定服务器集群的最优任务权重,实现了服务器集群处理混合页面访问的负载均衡分配策略和算法。仿真结果验证了负载均衡算法的正确性和有效性,可以达到更好的负载均衡效果。     

一种无虚通道NoC负载均衡容错路由算法

随着芯片复杂度的不断增大,设计一个高效的片上网络容错路由算法面临着巨大的挑战。由于芯片面积开销的限制,拥有低面积开销的无虚通道片上网络路由器受到学术界的广泛关注。但目前对无虚通道片上网络容错路由算法的研究却停留在容错性能上,而忽略了容错路由算法的路由路径过于单一所造成的负载不均、数据包平均延迟较大等问题。文章在借鉴已有的奇偶转向容错路由算法的基础上,对算法的故障模型和故障绕行策略进行优化,并在算法中融入负载均衡策略,以形成新的容错算法缓解上述问题。在9x9的2D mesh网络中对新提出的算法和参考算法的仿真结果表明：与参考算法相比,新算法在降低数据延迟和吞吐量方面有着明显的优势,在最优情况下能减少8.92%数据延迟和增加10.46%的吞吐量。     

基于贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法

为了提高利用光线跟踪集群绘制生成高分辨率复杂场景画面的并行度,提出基于 贪心策略的多结点并行光线跟踪负载均衡算法。首先根据 GPU 的并行特性将屏幕空间划分成若 干正方形图像块,并基于移动物体球形包围体在屏幕空间的投影构建二值绘制时间影响度图。 然后依据时空相关性利用上一帧图像块耗时和二值绘制时间影响度图建立渲染任务队列,通过 两步负载均衡实现多渲染结点任务的动态分配。最后进行了实验验证和分析,结果表明该方法 具有良好的负载均衡效果,在 5 个渲染结点的绘制效率最高能提升 4.96 倍。     

一种基于中间件的自适应动态负载平衡方法

负载平衡是提高分布式系统性能不可缺少的技术,同时也是系统高可用性、可扩展性、容错性的必然要求。该文在分析和研究负载平衡模型的基础上,提出了一种基于消息队列的负载平衡模型,并在此模型下改进了基于阈值的动态负载平衡算法,给出了一种自适应的动态负载平衡算法。最后,在J2EE平台下,进行了实验和性能比较。     

多射频无线网络中多信道分配方法的研究

针对多射频多信道无线网络信道分配中用户收益不均衡和网络资源利用率低的问题,给出了一种基于博弈论的信道分配策略,该策略在考虑信道分配有效性、公平性的同时,基于不完美信息博弈,给出了一种使网络负载更均衡的算法,并通过实验仿真验证了算法的鲁棒性和有效性。     

基于权重轮询负载均衡算法的优化

随着电商网站用户规模不断增长,高并发问题成为在搭建大规模电商网站系统时面临的一项重大挑战,通过负载均衡算法来实现Web服务集群中各节点均衡负载是解决高并发的手段之一.然而,目前通用的负载均衡算法都存在一些不足之处,针对这一问题,提出了一种动态自适应权重轮询随机负载均衡算法（Dynamic Adaptive Weight Round-Robin Random Load-Balancing,DAWRRRLB）,该算法考虑到影响Web服务集群中服务器节点性能的多重因素,根据节点在运行过程中的实时负载情况动态的改变集群中节点的负载性能,并结合改进的Pick-K算法对权重轮询负载均衡算法进行优化,始终保证性能最优的服务器节点在提供服务.通过多次实验对比,改进的DAWRRRLB算法可以有效的提高负载均衡效率.     

基于遗传算法的服务器端负载均衡系统的设计

在IP负载均衡的方式下,将并行分布式系统中广泛使用的遗传算法应用到服务器端负载均衡系统的设计中,并针对系统的实现对遗传算法作了适当改进,降低了服务器端请求的响应时间,提高了服务器端CPU的利用率,从而改善了系统性能。     

Web服务器集群的负载均衡算法研究

近年来,服务器集群(ServerCluster)技术以其扩展性好、处理能力强、易于管理等优点受到了国内外研究机构的广泛关注和应用,其中的负载均衡算法更是研究的热点,但目前普遍缺乏算法的理论分析。该文对Pick-K、Pick-KX算法的机理进行了深入的分析,揭示了它们的内在本质,并提出了动态负载均衡算法的理论模型,为以后设计更好的均衡算法提供了理论上的支持,同时也可以从理论上定性地分析已有算法的效果。文章根据建立的理论模型,提出了一种新的负载均衡算法Pick-T,能够根据参数在更新周期内自动确定较好的分配向量,从而从整体上达到较好的负载均衡。     

有效的WebGIS地图服务器场负载均衡算法

针对现有网络地理信息系统（WebGIS）负载均衡技术的缺陷,分析利用集群技术解决WebGIS负载均衡的必要性和可行性,提出基于地图服务器场的WebGIS分布式负载均衡模型,研究地图服务器场分布式动态均衡调度算法,建立试验床,通过一系列的试验结果验证了该算法良好的全局网络负载性。     

多层油藏模拟并行计算与负载平衡

在油藏数值模拟并行计算中，提高计算速度和资源利用率是一个重要的研究方向，给出分布式并行环境下一种多层油藏模拟并行计算的整体优化方法，其特点是使用高效的区域分解方法并行求解，动态选择两种不同的计算粒度，有效地克服了负载不均衡带来的性能下降问题，实际模型计算表明，此方法策略减少了整体模拟计算时间，并获得较高加速比，采用的算法适用于一类多层油藏模型问题。