谈群集技术在服务器中的实现方法

介绍了基于WindowsServer2003群集服务的涵义、功能优势、使用环境及建立群集的条件．并以两台服务器建立群集服务为例,给出了群集技术在服务器中的实现方法,这在一定程度上能提高整个服务器系统的性能和稳定性。     

群集系统的软控制

考虑欧氏空间中群集动态系统的"软控制"问题,即在不改变群集系统中个体间现有规则的条件下,通过增加一个或多个可控智能体干扰群集个体的行为,使群集中心转移到期望的位置.给出了可控智能体的控制规则,并利用粒子群(PSO)算法讨论了群集系统软控制的最优收敛问题.实例研究表明了"软控制"在群集系统中的可行性.     

实现并行计算的群集系统

由于工作站性能快速增强和ＬＡＮ带宽提高，群集系统逐渐成为并行计算领域中的重要分支。本文描述了群集系统的特征并讨论了其实现中的一些关键技术，如互连网络，ＰＶＭ和ＭＰＩ，最后肯定了群集系统的发展前景。     

基于虚拟服务器的实时数据库群集方案探讨

详述MSCS群集服务的概念,分析虚拟系统的特点,介绍InfoPlus.21实时数据库在流程行业信息化建设中的地位和作用,深入探讨了如何融合群集技术与虚拟系统两者的优势,实现InfoPlus.21实时数据库系统群集的方法,为优化系统整体性能、提高可靠性及快速响应能力、进而实现企业以较低成本构建实时数据库服务器群集提供了可操作性的技术方案。     

多无人机三维群集算法的适用性研究与改进

针对多无人机群三维空间运动的复杂群集控制问题,提出了基于生物群集行为、依据Reynolds规则描述的三维群集控制算法。已有的研究大多将无人机群集运动简化为二维平面运动,但这不符合实际控制需求。为此,将群集控制算法和人工势场算法推广到三维无人机群集控制中,建立了三维无人机群空间运动模型,通过多种不同条件下的仿真,研究了两种算法在三维群集控制中的有效性。结果显示两种算法用于三维群集控制均具有一定效果,但相对二维所需要的条件更为苛刻。同时,注意到智能算法具有更好的群体聚集效果,而人工势场算法则避碰效果更迅速明显。据此,对人工势场算法和智能算法进行了改进,通过在距离大于平衡点时采用智能算法聚集,在距离小于平衡点时采用人工势场算法避碰,得到能同时获得更好的聚集、避碰效果的新的群集控制算法。     

群集系统的软控制

考虑欧氏空间中群集动态系统的“软控制”问题,即在不改变群集系统中个体间现有规则的条件下,通过增加一个或多个可控智能体干扰群集个体的行为,使群集中心转移到期望的位置.给出了可控智能体的控制规则,并利用粒子群(PSO)算法讨论了群集系统软控制的最优收敛问题.实例研究表明了“软控制”在群集系统中的可行性.

     

基于DDOS防范的负载均衡群集设计与实现

分析了DDOS攻击的特点,介绍了负载均衡群集的优缺点以及在基于DDOS防范的负载均衡群集设计中的应用方式.设计实现了一套典型应用系统,并针对实际攻击作了性能分析.     

连通性保持下的多机器人系统分布式群集控制

多机器人系统群集控制中的连通性保持对于系统的稳定性和状态收敛的快速性具有重要影响.本文在初始通信网络拓扑为强连通非平衡图的条件下,研究具有非完整约束运动学模型的多轮式移动机器人系统群集运动中的连通性保持控制问题.首先,构造了一类新颖的光滑有界的人工势场函数,该类函数可以同时满足连通性保持、碰撞规避和相对距离镇定等任务需求.进一步,将基于势函数梯度的控制策略与一致性控制机制有机结合,在系统中存在和不存在领航者的条件下,分别设计出一类具有连通性保持功能的光滑有界的分布式群集控制协议,不仅可有效避免不连续/非光滑控制器所固有的抖振现象以及执行器饱和问题,而且实现了将传统群集控制中的连通性保持算法从个体运动模型和系统通信拓扑类型两个方面同时加以拓展.最后,仿真结果和实验结果验证了本文所提出的光滑有界群集控制算法的有效性.     

设置SQL Server 2008群集 按部就班配置置一个Windows Server 2008故障转移群集，并在它上面安装SQL Server 2008

故障转移群集可以在服务器硬件发生故障时。最大限度地保证SQL Server服务器的正常运行。本文针对Windows Server 2008服务器上的SQL Server 2008群集。从群集原理、群集的硬件软件需求、群集的规划,到群集的实际安装、配置过程进行了详细深入的讨论,相信会对您有所帮助。 阅读前请您先在本刊网站本期目录下载文中图表。     

基于偏微分方程约束的机器人群集运动控制系统设计

为充分发挥机器人群集的协作优势,克服单机器人能力不足问题,利用偏微分方程约束理论,设计机器人群集运动控制系统;扩大机器人群集间通信网络范围,改装机器人传感器、运动控制器和驱动电机设备;在硬件设备的支持下,考虑机械结构、运动与动力工作原理,建立机器人群集数学模型;分配机器人群集运动任务,利用偏微分方程规划机器人群集编队运动路径,设置规划路径作为机器人群集运动的约束条件;从位置和姿态角两个方面计算运动控制量,通过控制指令的生成与转换,实现系统的机器人群集运动控制功能;通过系统测试实验得出结论：与传统运动控制系统相比,在优化设计系统的控制下,机器人群集的运动跟踪控制误差为13 cm,机器人群集运动过程中产生的碰撞次数平均值为15次,得到明显减少,即优化设计系统具有良好的控制效果。     

密度峰值快速聚类算法优化研究

密度峰值快速搜索聚类CFSFDP算法选择聚类中心时需要通过人工在决策图中选择,且最后进行簇核心与簇光晕划分时会将簇的一些边缘部分划入簇光晕中,导致划分结果不够合理。针对以上问题,提出一种聚类中心自动选择及簇核心与簇光晕分割优化的聚类算法。利用异常检测的思想,寻找簇中心权值的异常点,将异常点作为各簇的聚类中心;引入簇内局部密度,实现对簇核心与簇光晕更合理的分割。通过实验对比,本文提出的算法自动化效果优于CFSFDP算法且得到的聚类结果更为精确。     

基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案*

提出了基于簇树的6LoWPAN无线传感器网络构建方案,此方案提出以簇内节点数量为度量参数的簇生成算法,在簇生成算法中,总是簇内节点总数最多的簇首节点首先发起簇的生成过程,因此实现了簇首节点数量最小化。此外,本方案还提出了簇首节点及簇关联节点移动或失效时的簇及簇树的修复算法,即基于簇内节点的权值选举新的簇首节点或簇关联节点,以维护簇或簇树的拓扑结构,确保IPv6地址配置和路由的连续性及正确性。对本方案进行了性能分析,分析结果验证了其构建的网络结构稳定性更强,路由功耗更低。     

一种改进的自适应聚类集成选择方法

针对自适应聚类集成选择方法（Adaptive cluster ensemble selection,ACES）存在聚类集体稳定性判定方法不客观和聚类成员选择方法不够合理的问题,提出了一种改进的自适应聚类集成选择方法（Improved ACES,IACES）.IACES依据聚类集体的整体平均归一化互信息值判定聚类集体稳定性,若稳定则选择具有较高质量和适中差异性的聚类成员,否则选择质量较高的聚类成员.在多组基准数据集上的实验结果验证了IACES方法的有效性:1）IACES能够准确判定聚类集体的稳定性,而ACES会将某些不稳定的聚类集体误判为稳定;2）与其他聚类成员选择方法相比,根据IACES选择聚类成员进行集成在绝大部分情况下都获得了更佳的聚类结果,在所有数据集上都获得了更优的平均聚类结果.     

基于K-Means 的无线传感网分簇算法研究*

针对传统分层路由算法存在的分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输形式单一等问题,提出基于K-Means 的无线传感网改进分簇算法LEACH-KPP。首先在成簇阶段采用K-Means 算法实现均匀分簇,随后在簇头选举阶段使用改进簇头选举函数选取簇头,最后在融合数据传输阶段根据簇头与基站,簇头与簇头之间距离动态选择单跳与多跳的混合传输方式传输数据。OMNet 仿真结果与时间复杂度推导表明,LEACH-KPP延长了网络的生存周期,在节点剩余能量与后期存活数目上都优于传统分层路由算法。     

无线传感器网络中助理簇头机制的应用

研究LEACH和PEGASIS协议,提出一种无线传感器网络中的助理簇头分簇算法。该算法根据簇头节点的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点,以减少簇头通信的能量消耗。实验结果表明,加入助理簇头后,原算法在均衡性能、能量消耗和网络生命周期等方面均得到优化。     

An efficient clustering scheme for large and dense mobile ad hoc networks (MANETs)

Large and dense MANETs often face scalability problem and need to achieve performance guarantee with the help of a hierarchical structure, typically a cluster control structure. In this paper, an efficient clustering scheme (ECS) is proposed for large and dense MANETs. Mechanisms for cluster formation and cluster maintenance are described and studied in detail. ECS can eliminate the frozen period requirement for cluster formation, reduce cluster overlapping and prolongs the cluster lifetime without producing excessive clustering overheads. The performance of ECS is compared with random competition-based clustering (RCC) and a modified version of highest connectivity clustering (HCC) in terms of clustering overheads, clusterhead lifetime, cluster number and cluster size. Simulation results show that ECS successfully achieves its targets at reducing the cluster overlapping, maintaining a stable cluster structure as well as producing moderate clustering overheads.     

一种无线传感器网络分簇规模约束算法

针对无线传感器网络节点能耗受限和不同节点能量开销不平衡的问题,对于分层结构的无线传感器网络提出了一种分簇规模约束算法.该算法是通过对簇内节点数量设置上下限的方式,对簇规模大小进行限制.如果簇中节点的数量超过上限(U),该簇就被划分为两个簇;如果簇中节点的数量低于下限(L),该簇就会和邻居簇相结合.在自组簇的形成过程中采用该算法,可减少节点能量开销和增加簇的稳定性.     

一种基于时间延迟机制的WSNs非均匀分簇算法

为减少无线传感器网络分簇路由协议中节点竞争簇首时多余的能耗,解决簇首能耗不均的问题,提出一种基于时间延迟机制的非均匀分簇算法。该算法使能量较多的节点被优先选为簇首,并提出了簇首竞争半径的计算方法,确保其数目稳定且位置均匀分布。成簇过程中,节点根据最小消费函数选择簇首,簇内成员加入时考虑簇首能量、二者距离以及簇首和汇聚节点角度等因素来均衡簇首能耗。仿真结果表明:算法能有效地均衡节点能耗,延长网络寿命,分别比CHTD和EEUC算法延长了35.1%和12.9%。     

基于聚合度的WSN分簇优化算法研究

针对无线传感器网络分簇问题,引入节点聚合度概念,以节点能量的均衡消耗为目标,提出一种有效簇头数优化方法,并设计出均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组机制,进一步地优化分簇。算法包括基于能量消耗的有效簇头数计算,聚合度最大的簇首选举和簇建立,以及均衡网络负载的簇首动态更新和簇重组。仿真结果表明,算法能有效延长网络寿命,均衡网络消耗。     

基于多重分形的聚类层次优化算法

大量初始聚类结果之间存在强弱不同的相似性,会给用户理解与描述聚类结果带来不利影响,进而阻碍数据挖掘后续工作的顺利展开.传统聚类算法由于注重聚类形状及空间邻接性,或者考虑全局数据分布密度的均匀性,实际中均难以解决这一类问题.为此,提出了基于分形的聚类层次优化算法FCHO(fractal-based cluster hierarchy optimization),FCHO算法基于多重分形理论,利用聚类对应多重分形维数及聚类合并之后多重分形维数的变化程度来度量初始聚类之间的相似程度,最终生成反映数据自然聚集状态的聚类家族树.此外,初步分析了算法的时空复杂性,基于合成数据集和标准数据集的有关实验工作证实了算法的有效性.