面向异构水声传感网的分布式负载均衡算法

水声传感网中节点能量有限,大多采用多跳通信。为解决通信过程中的负载均衡问题,提出了一种基于质距优化机制的水声传感器网络多跳通信策略,设计自适应负载均衡算法,加权评估普通传感器的通信质量与距离选择下一跳;在此基础上,提出了基于AUVs节点的数据平衡传输算法,分布式的实现了网络性能的进一步优化,以获得网络生命周期的最大化。最后,通过仿真实验验证了该方法的合理性和有效性。     

分布式结构在企业信息管理系统中的应用

分布式结构将应用系统分为客户端应用程序、应用程序服务器和数据库服务器三个部分,每个部分在逻辑上相互独立.本文概述了分布式结构的体系,并举例说明了分布式结构在企业信息管理系统中的应用.     

分布式同步协同设计中基于三角网格模型的实时传输

在充分对比CAD模型和三角网格模型特性的基础上，针对分布式同步协同设计的实时性要求和网络环境，提出基于三角网格模型进行分布式同步协同设计，建立了系统框架。该系统以三角网格模型作为产品的3D表达形式，通过构建有效的多分辨率模型与增量传输机制，在客户机/服务器环境下，实现客户端驱动的产品3D模型的远程实时动态观察和特征参数的在线讨论与修改。该系统可跨平台支持多个异地设计端点的协同。     

基于Hopfield神经网络的变电站数据负载均衡系统研究

Hopfield神经网络作为递归神经网络,结合了存储系统和二元系统的神经网络,能够实现对局部极小的收敛。设计了一种基于Hopfield的变电站神经网络负载均衡系统。以一台监控计算机从电力管理系统服务器和客户端中收集网络能量数据,提出了一种基于Hopfield神经网络的自学习监测算法,对目标服务器和客户端进行过载诊断,并且还提出了一种自学习负载算法,通过人工神经网络的自学习实现训练更新,维持电力网络的稳定。     

一种分布式人脸识别方法及性能优化

传统的集中式人脸识别方法在时间效率和可扩展性等方面存在不足,已经不能满足大规模实时人脸识别的需求。针对这个技术瓶颈,本文提出了一种分布式人脸识别方法,该模型由多个代理和一个服务器组成。代理能够同时对多个视频中的行人进行检测、跟踪以及特征提取,服务器则对视频中的行人执行识别操作。针对代理处理的任务分布不均而导致处理视频时间过长、任务量过大引起的CPU利用率激增问题,设计了代理的负载均衡来进行性能优化。利用代理统计处理的视频总数及每个视频中的行人数,并将统计数据发送给服务器。服务器通过负载均衡将视频重新分配给每个代理进行人脸识别。实验结果证明,分布式人脸识别有效地提高了人脸识别方法的效率和可扩展性。对一些较为极端的实验例子,经过性能优化后,代理中最大的CPU利用率降低近40%,有效地缓解了时间延迟问题。     

基于Linux的虚拟服务器集群技术的研究与实现

集群技术是解决目前网络瓶颈的有效方案。主要针对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行探讨．其中包括虚拟服务器的概念，负载均衡，调度算法。重点阐述了基于IP隧道的负载均衡技术。     

基于LDAP和负载均衡技术的监控数据采集系统设计与实现

作者在实际应用基础上提出了一套基于LDAP技术的基站网优数据采集系统解决方案,并对其中涉及的关键技术进行了详细介绍。通过LDAP目录服务技术与负载均衡技术解决了应用系统接入层负载过大和多种采集需求并存而采集数据存储结构复杂的问题,本方案将多台服务器集中起来进行高速在线数据采集和监控服务,为大型网优网络的监控数据采集系统提供了模型。     

基于共享框架的CAD分布式应用研究

目前流行的CAD系统如UG/SilidWorks/AutoCAD等都是单机应用程序。文中提出了一种在网络范围内共享这些系统的方法。基于多代理的客户端/服务器结构，设计并实现了一个开放式的CAD分布式共享框架，并在UG/AutocAD等应用程序上成功应用。     

基于网络的纤维缠绕机远程监控关键技术研究

为了解决6轴数控纤维缠绕机规模生产、分散加工时的生产管理效率低下问题,提出了采用基于网络的远程监控系统。系统采用客户机／服务器体系结构,实现端对端的直接控制,具有很好的实时性。系统设计采用模块化软件设计思想：服务器端包括3个模块：通讯、加工控制和客户管理模块。客户端采用微软的ActiveX控件技术,包括通讯、控制和状态显示模块。另外,为了解决系统运行过程中多客户访问所带来的稳定性和安全问题,提出了控制权分配、多客户管理、客户连接以及服务器负载等多种策略,保证了系统的可靠性和扩展性。     

应用决策集选播模式的SIP测控网络负载均衡策略

针对目前单优化目标选播模式容易导致负载发生新的不均衡问题,建立了SIP测控网络平台并分析其选播机理。采用网络层选播和应用层选播综合的方式,提出了最优决策集选播的负载均衡策略。选播目标为一个集合,包含多个满足要求的服务器,以避免蜂拥抢占服务器资源的情况发生;建立SIP测控网络最优决策集选播数学模型,采用证据理论决策选播目标权重,从而产生最优决策集。在OPNET仿真环境下,搭建SIP测控网络平台进行实验,结果表明最优决策集选播模式比单优化目标选播模式的服务器占用资源不均衡率降低了31%,能够很好地将负载均衡到各个服务器中,并减少了单个服务器处理多进程需要的额外资源开销。