基于虚拟网格的无线传感器网络分簇路由算法

针对WSNs路由协议中链路通信负载不均引发的能量空洞问题,提出一种基于虚拟网格的动态聚簇策略IDCS和考虑数据转发延迟的最大化网络生命周期的动态负载均衡路由算法DCDLB。IDCS依据节点的通信半径将网络划分成若干虚拟网格,采用考虑节点能量和位置因素的分布式簇首选举策略,并引入基于簇首能量水平的动态簇首轮换机制。DCDLB综合考虑簇首间能耗均衡和数据多跳转发延迟来构建路由,实现网络生命周期的最大化。实验结果表明,DCDLB路由算法在延长网络生命周期和降低数据转发延迟方面优于LEACH,HEED和CRVB路由算法。     

基于演化博弈的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络中节点负载过重与能耗不均衡而出现网络能量空洞的问题，基于演化博弈理论建立一种簇头竞选的博弈模型，同时提出一种基于演化博弈的无线传感器网络最优成簇算法。运用节点的剩余能量、数据接收能耗和数据转发能耗设计簇头演化博弈的收益函数，并将最优发射功率控制机制应用于簇成员的选择，从而形成稳定连通的网络分簇结构。仿真实验表明该算法平衡了节点负载，从而均衡网络能量，有效改善网络中过早出现能量空洞的问题，进而延长了网络生存时间。     

基于HEED的无线传感器网络负载均衡路由算法

针对无线传感器网络存在的“漏斗效应”以及“热点”问题, 在HEED的基础上通过改进簇间路由协议,提出一种负载均衡路由算法HEED-LEDP。该算法通过在簇头节点间构建负载均衡树,保证网络中数据流量均匀分布于各个通信路径,避免大量数据汇集到少数路径上造成的“热点”问题;同时该算法提出一种应用于单条通信路径的轮换转发策略,将一条路径上数据转发的负担分布到所有节点中,从根本上消除“漏斗效应”。实验结果证明HEED-LEDP路由算法能有效避免网络中局部节点过早死亡的情况,提高网络寿命和能量使用效率。     

无线传感器网络分簇算法的仿真研究

针对无线传感器网络分簇中节点负载不均衡的间题,提出了一种基于免疫记忆粒子群优化算法的分簇算法.算法对能力异构环境下的无线传感器网络的适应性和扩展性较好,且节能高效,实现简单.该算法在每轮运算过程中,利用节点负载能力预评估因子和节点能量预评估因子对无线传感器网络进行区域分割,获得能量均衡及负载能力均衡的分区,并在分区中通过免疫记忆粒子群算法选取簇头,使簇头具有高能量、负载能力强的优点.仿真结果表明,算法不仅在能量有效性、负载均衡性方面有良好的效果,而且延长网络生命周期和缩短建簇时间.因此,该算法在解决无线传感器网络节点不均衡问题上具有一定的实用性.     

基于粒子群优化的WSN非均匀分簇路由算法

分簇算法对大规模无线传感器网络(WSN)远程监控系统具有较好的节能性,簇首间通过多跳通信的方式将数据传送至基站,靠近基站的簇首由于需要转发大量其他簇首的数据而负载过重,可能因过早耗尽能量而失效,这将导致整个网络分割。针对现有无线传感器网络分簇算法存在的能耗不均衡问题,提出一种基于粒子群优化的非均匀分簇算法(PSO-UCA)。它采用PSO算法将所有节点划分为多个规模大小非均匀的簇,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇,因此靠近基站的簇首可为簇间的数据转发预留能量。仿真结果表明,与LEACH算法相比较,该分簇算法可使网络的生存时间延长30%。     

基于新型聚类的无线传感器网络非均匀分层路由协议

针对成簇路由协议中由节点负载不均引起的能量空洞问题,提出了一种基于新型聚类的负载均衡非均匀分层路由协议(NHRPNC)。首先,利用改进的LEACH协议阈值函数选举区头,并对网络进行合理的非均匀分区;其次,对每个区头运用新型聚类算法实现区内非均匀分簇;然后,在每个簇内采用四步簇首选择机制来周期性地选择簇首;最后,在簇间多跳通信时,采用动态权重的方式优化多跳路径。仿真结果表明,与低功耗自适应集簇分层(LEACH)协议、分布式能量均衡非均匀成簇(DEBUC)协议以及基于动态分区的无线传感器网络非均匀成簇(UCDP)协议相比,NHRPNC在网络生命周期方面可分别提高257.5,33.74和12.83个百分点,且具有良好的能耗均衡性。     

一种基于负载均衡的无线传感器网络分布式定向分簇算法

针对无线传感器分簇网络中节点负载不均衡的问题,提出了一种基于负载均衡的分布式定向分簇算法(DDC).DDC算法基于簇的局部信息对节点在下一轮中的能量水平及其负载能力进行预评估,并给出了相应的预评估因子.在每一轮成簇过程中,首先基于节点能量预评估因子将网络分割成适当的分区,然后在每个分区中,根据节点在本轮的负载能力预评估因子选取簇头,前者可以有效保证各分区的能量均衡性,后者可以实现分区内节点的负载平衡.DDC算法的这种特性能将网络能量与节点负载有机结合起来,从而最大限度地延长网络生命周期.实验仿真结果表明,与同类算法相比,DDC算法的能量有效性效果显著,网络中节点负载更加均衡.在网络初始能量异构的情况下,依然表现出良好的适应性和可扩展性.     

基于优化成簇多跳的LEACH协议改进

针对无线传感器网络分簇路由协议因簇内和簇间的能耗不均带来的覆盖空洞和能量空洞的问题,提出一种基于优化成簇多跳的LEACH协议改进。依据通信射频能耗模型,在成簇时,采用优化分区和双簇首模式,避免因成簇空间和簇首分布不均带来的"覆盖空洞"问题;在簇间路由时,基于簇首能量和与基站的距离,选择代价最小的路由,弥补了因簇首能耗不均导致"能量空洞"的现象。经仿真实验测试,结果表明,与LEACH及同类改进算法相比,该算法有效地降低了网络能耗,延长了网络生命周期,同时提高了网络数据吞吐量。     

一种基于非均匀分布双簇头的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇路由协议中因簇间路由产生的节点间剩余能量不平衡问题,提出一种非均匀分布双簇头的分簇方法。此方法基于LEACH算法产生主簇头,然后根据簇头所属区域离基站远近及其剩余能量确定各簇内数据转发簇头的产生概率,再按此概率产生非均匀分布的数据转发簇头,以减轻信息转发负担。仿真表明新算法和LEACH等算法相比能更有效地平衡网络中的能量消耗,延长整个网络的生存周期。     

基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法

考虑到无线传感器网络(WSN)负载不均衡导致节点存活时间较短、能量消耗量较多的问题,提出一种基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法(DCWSN)。首先,建立了一个WSN的多层分簇的网络拓扑结构,并分析了该网络拓扑的簇内节点运作的能量消耗方式。接着,采用非均匀聚类的负载均衡算法,在簇头的选择上考虑了节点连通密度、节点剩余能量和簇头选择时间,通过竞选出最高权重的节点成为簇头; 在簇的建立阶段,通过簇大小的决定阈值和簇头的更新机制来均衡簇头的能量负载,防止簇头节点过早死亡。通过网络生命周期和网络能量消耗对提出算法的有效性进行验证,并与算法EDDIE、M-TRAC、DDC和EELBC进行比较,结果显示DCWSN算法的节点存活率为37.7%,高于对比算法,且能量效率也高于对比算法。实验结果表明,DCWSN算法对节点负载分配具有良好的均衡性,有效控制了节点负载过量的问题,提高了节点的能量效率。     

系统负载与并行程序运行时间的关系

负载共享技术在并行处理中是至关重要的,通过对大量负载共享献的考究发现,以前的研究都是基于一定系统负载而进行平衡自救的设计,它们很少考虑到所选定的系统负载与程序运行时间之间的准确关系,为了确定系统负载对并行程序运行的影响,确定了影响并行程序运行的两个重要系统因素：ＣＰＵ负载和网络负载,为了不失一般性,也为了简化网络负载的测量,选用２ＮＡＳＰＶＭ并行Ｂｅｎｃｈｍａｒｋ作为实验测试对象;为了得到程序运     

一种基于预测的负载平衡策略

分布式和并行系统的负载平衡是影响系统性能的一个重要因素，本文提出了一个基于预测的动态负载平衡算法，本算法以本地负载信息为基础预测该结点达到空闲状态的时间，并且在该结点到达空闲状态之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，提高系统资源的利用率，提高系统性能。     

动态负载均衡策略及相关模型研究

为了提高分布式计算机环境中负载均衡的效率,提出一种基于启动者动态改变和阈值自适应的高效动态负载均衡策略。该策略根据分布式环境中各计算机的负载状态以及接受者启动策略和发送者启动策略的优缺点,动态改变负载阈值和启动者策略。研究了四个关键问题,即负载的分配、负载探测、负载状态的定义以及均衡策略,给出适合该策略的问题解决办法和结构模型。理论分析和实验结果表明,该策略能够有效地均衡负载,减小系统内部通信量,同时能够有效地抑制系统负载抖动。     

基于负载权值的负载均衡算法

为解决服务器集群负载分配不均的问题,综合考虑节点负载和节点性能信息,提出了基于负载权值的动态反馈负载均衡算法。利用负载权值选择分配负载的节点集合,保证性能高的节点分配到较多的负载;引入负载差值计算节点分配负载的概率,使得负载的分布更加均匀;通过负载增量及负载修正保持系统的稳定性。使用OPNET仿真软件进行测试,结果表明该算法能有效提高负载均衡效率,有较好的负载均衡效果。     

视频数据的存储调度优化策略

文章论述了采用多个代理服务器的视频点播系统中负载平衡的基本原理,指出了现有动态均衡解决方案存在的问题,各节点机的负载评价问题和任务迁移的抖动问题,进一步分析了负载接入量和接入许可问题,以及文件存储的静态调整技术.同时提出了以节目点播概率为参数,周期性调整系统中的节目文件存储,以便使用户的点播请求合理分配到各视频服务器,从而实现整个系统的负载均衡的基于点播率的存储动态调整算法.     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。     

Neural-wavelet Methodology for Load Forecasting

Intelligent demand-side management represents a future trend of power system regulation. A key issue in intelligent demand-side management is accurate prediction of load within a local area grid (LAG), which is defined as a set of customers with an appropriate residential, commercial and industrial mix. Power consumption is deemed to be unpredictable in some sense due to the idiosyncratic behaviors of individual customers. However, the overall pattern of a group of consumers is possible to predict. The developed neural-wavelet approach is shown capable of handling the nonlinearities involved and provides a unique tool for intelligent demand-side management. The paper presents the neural-wavelet approach and its implementation to load identification and forecasting.     

The muscular load on the lower back and shoulders due to lifting at different lifting heights and frequencies

The aim of the study was to investigate the muscular load on the lower back and shoulders and the circulatory load on employees at a post center during repetitive lifting of mail transport boxes. A mock-up was designed in the laboratory, a total of nine combinations of lifting height and frequency were studied. Surface EMG was recorded bisymmetrically from m. erector spinae (L3-level) and m. trapezius. The circulatory load was evaluated by measuring the heart rate. The results show a trade off between the low back and shoulders. The maximum load on the low back occurred at the low lifting height (36.3 and 54.4 cm) whereas the maximum load on the shoulders occurred at the high lifting height (144.9 and 163.0 cm).     

负载均衡技术的发展

随着网络技术的发展，涌现了一大批网站，同时网站的访问量也大量增加．一些网站由于迅猛增加的访问量造成服务能力跟不上，从而影响到了网站的业务发展。负载均衡技术的出现和发展一定程度上解决了这个问题。本文概括描述了负载均衡技术需要解决的三个大问题，同时比较了现有的负载均衡技术的优缺点，并在此基础上提出了自己的改进方法。     

Java并行计算环境中的负载监测系统

动态负载平衡是使用机群进行网络并行计算的关键，而获取节点的负载信息是实现动态负载平衡的前提。该文介绍了Java并行计算环境中负载监测系统JSYS的体系结构和使用Java中RMI结合JNI机制的实现方法，并讨论了JSYS使用的负载信息获取技术和原始数据的处理方法，实验结果表明JSYS能够有效地为动态负载平衡提供服务。