密集网络下基于Self-Backhaul感知的用户接入负载均衡算法

针对密集异构网络自回程场景中带宽分配不合理引起的负载不均衡问题,提出一种基于self-backhaul感知的用户接入负载均衡方案.首先根据密集异构网络下各个小基站接入与回程资源的负载状态提出一种用户接入负载均衡策略;其次利用Q-Learning算法对各个小基站带内无线接入与回程带宽分配进行学习,用户在不同带宽分配因子下,根据用户接入负载均衡策略进行重新接入,得到不同接入情况下的系统效用,进而得到最优带宽分配策略,保证负载均衡性的同时实现系统效用最大化.仿真结果表明,该方案在密集异构网络自回程场景中提高了网络负载均衡性,同时提升了用户速率体验.     

一种HFC接入网带宽拍卖分配算法

针对HFC接入网单频点带宽合理分配以及频点组内负载均衡的问题,提出了一种基于多标拍卖的HFC接入网带宽分配算法．边缘资源管理器负责拍卖带宽资源,业务代理向其提交投标集合,采用改进的多标拍卖算法分配带宽资源．通过用户接纳控制和预留最低QoS带宽的方法保障多媒体业务的QoS．利用业务代理的用户接纳策略使频点组达到负载均衡．理论分析和实验结果表明,该算法通信开销小,时间复杂度低,能合理有效地分配带宽资源,并使频点组内达到负载均衡．     

多属性决策的IPv6移动网络路由选择算法

针对IPv6多宿移动网络容易出现数据流集中于少数移动路由器节点,从而导致负载过重问题,提出了一种基于多属性决策的负载均衡路由选择算法。通过引入移动路由器节点的带宽、丢包率、挂载节点个数等多个决策属性信息,使用组合赋权法计算各决策属性的权重,建立了多属性决策模型,移动节点依据该决策模型选择最优的移动路由器节点来转发数据。该算法综合考虑移动网络负载分布状况及节点数据类型,合理分配数据流量,可均衡全网络流量。仿真实验表明,该算法使移动网络流量得到控制,且网络延时降低约50%,网络整体性能得到了明显的改善,同时该算法代价小且具有良好的网络环境适应性。     

TWDM-PON中用户流量预测的波长分配方案

为了解决目前时波分光网络(TWDM-PON)波长分配算法存在的负载不均衡、资源效率低、调谐开销大等问题,对利用用户流量请求行为的大尺度时间范围内呈现的周期性规律指导波长分配进行了研究,提出基于切换周期进行固定—动态波长分配.通过对用户未来带宽请求的有效预测,对分配到多个可用波长的多个光网络单元进行耦合分组,最后分配波长资源.所提方案结合了固定波长分配方案和最早空闲波长优先分配方案的优势,有效降低了波长调谐开销,并使得不同波长上分配的用户负载更加均衡,提高了资源利用效率和资源分配的公平性.     

基于有功功率特征和模板边缘检测的负载识别

为解决家庭用电分类计量及用户科学用电以实现节能的问题,本文研究了一种用于家用智能电表的负载识别方法。该方法基于有功功率原理提出了一种负载特征值的计算方法,在特征值分析的基础上利用模板法完成对负载开关时刻的鲁棒性检测,最后通过阈值法进行负载识别。为了验证其可行性,利用Matlab对实际供电线路的大量数据进行了实验验证。实验结果表明,负载在开关时刻,特征值会发生明显跳变,且不同种类负载的跳变趋势也不同。该方法具有良好的负载开关检测和识别效果,并且明显降低了噪声影响,提高了检测准确性。该研究具有一定的实用价值。     

基于雾计算的负载均衡策略

针对异构网络结构下微小区间负载不均衡问题,提出了一种基于雾计算的负载均衡策略。根据信干噪比判断较高负载微小区内通信质量较差的转移用户,通过用户对时延和能耗的意愿,建立相应的中继链路,从而把转移用户卸载到较低负载微小区。然后,依据微基站负载值,并考虑到各个用户对能耗和时延的意愿,给出了一种微基站负载均衡的优化策略。仿真结果表明,与速率均衡算法相比,本文的负载均衡策略能有效地降低系统能耗和时延,并降低了数据直传通信导致的路径损耗系统性能。     

基于粒子群优化的协作网络资源分配的博弈策略

应用基于竞价机制的斯坦克尔伯格博弈提出协作中继网络中的一种资源分配策略,用以解决单一中继节点对多用户节点协作带宽的分配问题。首先中继根据用户的协作带宽需求对资源定价,然后用户根据价格调整其纳什均衡策略,即获取协作效用最大化的最优带宽购买量。证明了纳什均衡的存在性,提出基于粒子群优化的均衡求解算法,分析了均衡的有效性,仿真给出了粒子群优化的全局最优带宽分配结果。仿真结果表明,所提出的博弈可以激励中继节点参与协作,并协调多用户节点间的资源分配。     

MANET多路径负载均衡方法

提出了一种移动自组织网络（MANET）中均匀分配业务量、减轻网络局部拥塞的多路径负载均衡方法. 通过基于Bloom滤波器的流量检测方法获得每个节点的负载,在源节点进行负载均衡. 多路径负载均衡方法路径选择标准为链路生存时间、端到端时延和转发路径当前的负载情况. 通过仿真对其性能进行了衡量和分析,仿真结果表明,该方法在分组投递率、端到端时延和所需的控制包开销方面优于传统多路径机制,该方法适用于节点密度较小的场景.      

基于结构化P2P系统的SDYA负载均衡算法

在基于分布式哈希表（DHT）的结构化对等网络（P2P）系统中,DHT的使用及节点的计算能力和带宽等方面的异构性导致系统中节点负载不均衡,进而影响了系统的效率. 基于虚拟服务器的策略,提出一种混合式负载均衡算法,统称为静态负载分配算法和动态负载调整算法（SDYA）. 该算法可根据节点的能力为其分配相应大小的可动态调整的地址空间及合理的负载. 仿真结果表明,相对于传统虚拟服务器均衡算法,SDYA算法的负载均衡效果显著,均衡速度快,均衡开销小,系统稳定性好.     

基于功能单元的高压配电网负荷转供分层优化模型

本文提出一种基于功能单元的高压配电网负荷转供分层优化模型以疏缓愈来愈复杂的城市电网阻塞,即将城市电网抽象为上层220 kV供电通道和下层110 kV功能单元组的简化模型。上层模型中,通过功能单元可达性矩阵定义“通道分配因子”引导单元组内负载在各供电通道的分配,定义“容载协调比例”协调“容”“载”间的不平衡关系,并将二者作为粒子编码,利用算法初始化通道分配因子及容载协调比例,生成网络负载预分布;下层模型中,事先枚举“有效供电路径矩阵”反映单元组内负载的实际分布,定义贴近度反映单元组内负载的实际分配与通道分配因子的贴近程度,根据上层模型生成的通道分配因子及容载协调比例,引导下层各变电单元组的实际负载及协调量向上层贴近。将上下层目标函数之和作为粒子群算法的适应度函数,即可形成上层全网有功负载预分布引导,下层功能单元组交互执行的求解策略,使负载分布逐渐趋于合理的均衡状态,并在潮流校验的前提下利用算法的迭代更新使系统负载分布逐渐趋于均衡。以离散二进制编码代表每一种操作序列,采用模糊综合评价方法评估网络从初态到终态不同过渡方案下系统的安全水平,在优化方案确定后,制定一个在连续操作下安全水平较优的操作序列,以保证每一步操作都能使电网运行在控制阈值范围内。利用某城市电网局部系统验证了方法的有效性与在线分析的适用性。     

大数据网络并行计算环境中生理数据流动态负载均衡

针对医疗大数据服务系统中生理数据流动态负载不均衡问题,传统方法处理能力只局限在某算子所处节点可处理的窗口范围,在数据逐渐增加的状态下处理能力不足,容易出现数据流拥塞的情况,而且忽略了对整个体系的负载分布和动态负载均衡中迁移决策的研究。为此,提出了一种新的大数据网络并行计算环境的生理数据流动态负载均衡方法。首先利用元组key的Hash值得到节点相应数据块,利用数据块记录获取相应目标节点,将数据元组输出。同时,对并行计算熵进行扩展,将其定义至异构集群,对其进行求解。将网络并行计算环境下并行计算熵看作医疗大数据服务系统中生理数据流动态负载均衡度的衡量指标,通过并行计算熵对是否需要进行负载迁移进行判断,并且通过并行计算熵确定迁移任务的方式及迁移量,从而制定迁移决策,实现大数据网络并行环境中生理数据流动态负载均衡处理。经实验验证,本文方法可行性高,计算性能及动态负载均衡性好。     

高并发性Web应用平台研究与实现

随着信息化的发展,web应用平台被越来越多企事业单位使用,用户人数越来越多,并发访问量越来越大。为此,web应用平台的高并发问题也成为了人们关心的热点问题。为了解决web平台的高并发难题,设计并实现了一种高并发性Web应用平台。平台采用应用负载均衡和数据库集群技术分解web和数据库访问的压力,通过划分安全域保证平台安全,利用数字签名和存储过程技术保证数据完整性;提出了一种基于字典数据和统计结果缓存的数据库访问方法,降低数据库访问频率;平台已于2014、2015年在吉林省高考网上报名中应用,实践证明平台可以支持大量用户的高并发访问。     

车联网边缘场景下基于免疫算法的计算卸载优化

为了解决如何在降低车载终端计算时延的同时保证服务器的低能耗和负载均衡问题,本文首先构建了基于车对车通信的系统模型、时延模型、负载均衡模型、能耗模型和目标优化模型;然后提出了一种基于多目标免疫优化算法的计算卸载方案;最后将本文方案与多种卸载方案进行了对比实验。实验结果表明,本文方案能够有效降低用户的平均卸载时延,优化服务器之间的工作负载并有效降低能耗,且性能较各卸载方案有所提升。     

基于RE的LTE-A异构多层网络移动负载均衡算法研究

以Long Term Evolution-Advanced(LTE-A)系统中宏蜂窝-微蜂窝（Macro-Pico）异构多层网络为例,以范围扩展（Range Extension,RE）技术为基础,提出了一种移动负载均衡算法。建立了网络负载模型,计算并选取合适的小区切换偏移量,从而动态精确的调整超载小区和轻负载小区的覆盖范围,最终将超载小区的多余用户切换到其轻负载的邻小区,并结合数据流量业务对算法进行了仿真,分析了在该算法的协作下,小区的负载均衡因子、负载转移率及用户满意率,验证了该算法的可行性。     

基于负载均衡的联合路由策略

针对目前IP over WDM网络中的路由算法在负载均衡方面存在的问题,提出了一种考虑负载
均衡的新型联合路由算法——负载均衡算法(LBA). 该算法在链路（包括逻辑链路和物理链
路）权值分配过程中考虑了节点负载的影响,并且在目标函数的选取中充分考虑了链路资源
的利用情况. 通过对节点负载分布的方差和业务阻塞率的仿真分析,验证了该算法在负载均
衡和网络资源优化利用及降低端到端时延等方面的优越性.     

移动边缘计算中基于能量收集的能效优化方案

移动边缘计算（MEC）系统中密集的计算任务卸载使得资源受限的终端设备能量效率低,能量服务单一,对此,提出了一种基于能量收集的系统能效优化方案.该方案首先在满足卸载发送功率限制等约束条件下,分析了能量收集状态及用户功率分配,建立了最大化系统能效的联合优化模型;其次,利用广义分数规划理论将卸载能效转化为标准凸优化问题,并通过构建拉格朗日函数对目标函数进行迭代优化,获得最优的能量指示变量和功率分配.仿真结果表明,所提方案可以有效提升MEC系统中的用户能量效率,同时保证了用户服务质量,实现了绿色通信.     

Ad Hoc网络中一种基于稳定度的QoS路由协议

Ad Hoc网络具有拓扑动态变化,网络节点自身能量、带宽等性能受限的特点,会导致路由不稳定性的增加和网络性能的下降,因而寻找稳定路由,提高网络性能是AdHoc网络研究的一个重要课题。提出了一种基于稳定度的QoS路由协议,并利用得到的多条节点不相交路径实现了负载均衡,最后通过NS-2仿真验证了协议的性能。     

MEC系统中面向网络切片的3C联合资源分配算法

移动边缘计算（MEC）相关研究已经成为未来移动网络的热点研究之一.在基于网络切片的雾无线接入网络中,提出了一种面向网络切片的MEC系统通信计算缓存（3C）联合的资源分配算法.给出了面向网络切片的多MEC协作资源分配模型,其中考虑了无线接入带宽与回程链路带宽的限制以及MEC系统计算与缓存资源分配对网络切片服务时延的影响;基于服务时延定义了用户获得资源的效用值,构造了系统效用值最大化问题优化不同网络切片下的用户接入、计算与缓存资源分配,并采用连续凸近似交替迭代方法获得近似最优解.对所提算法性能进行了仿真验证,仿真结果表明,所提算法实现了系统总效用值优化,提高了面向网络切片的MEC系统资源利用效率.     

基于Nginx的Web服务器性能优化研究

动态负载均衡算法能最小化并行集群中应用服务的响应时间或执行时间,并且对解决高度并行系统中不可预测负载估计问题至关重要。通过加权最小连接算法与upstream机制相结合,提出一种动态反馈负载均衡算法,解决Nginx负载均衡的动态反馈问题,提高了负载均衡分配的准确性。压力测试结果表明,该算法能避免因动态负载信息采集而引入影响整体性能的通信负载开销,提高算法可行性,减小Web服务器平均响应时间并提升正确响应率,为服务器性能优化提供新的解决方案。     

ATM网的带宽分配及呼叫允许控制的研究

提出一种建立于等效容量概念之上的带宽分配,将流量模型和静态信元速率分布两种方法相结合进行估算,对于单个接续的等效容量和多个接续的等效容量的复合影响均获得比较准确的近似结果,针对在有效带宽分配基础上的呼叫允许控制问题,通过借览一些多速率电路交换ＩＳＤＮ网中的方法得出非线性估算法计算有效带宽,其结果比较可靠,由于部分结果可在脱机状态下计算出来,因此联机运算量很小,最后给出了网络中汉量控制和路由选择的概