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构建和维持一个高带宽路由结构是P2P流媒体中的一个重要问题。针对节点频繁地加入和退出覆盖会话的现状,本文设计了基于链路可用带宽的负载均衡路由算法LBR,利用已知的物理拓扑知识,在多条路由路径中选择一条对网络可用带宽影响最小的路由路径,得到轻负载的覆盖边。该算法能够动态维护高带宽的多播树,平衡覆盖会话中节点间的负载和链路间的流量。仿真实验表明,在动态环境下算法能够缓解路由上的拥塞问题,达到负载均衡的效果。 相似文献
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分析了移动P2P网络的移动节点设备资源更加短缺,网络更加动态多变,建立健壮的路由策略是非常重要的。通过研究移动P2P网络的特征,从路由发现、路由选择、路由保持三个方面入手,提出了一种新的具有负载均衡和蚁群优化的路由策略。利用蚁群算法理论来指导移动agent的全局搜索的路由发现工作,并且结合通用的能量消耗公式计算得到的节点剩余能量和节点业务执行等候队列长度来优化路由选择工作。从仿真实验可以看到,该路由策略在平均端到端的延迟、路由控制负载方面具有性能优势。同时,节约了节点的能量,延长了节点在网络中的生存时间。 相似文献
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负载失衡是影响P2P系统应用服务性能的关键因素之一。目前,已有的研究集中在基于flat DHT(Distributed Hashing Table)的P2P模型上。分层拓扑结构由于其诸多优点而受到重视。将分层的思想引入虚拟服务器技术中,结合其优势,提出一种层次化的负载均衡算法。仿真实验表明,该算法可以依据节点能力的不同,保证负载在各个节点上公平分布。 相似文献
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在分析了P2P网络应用模式优势的基础上,针对现有的基于P2P的视频直播系统中的负载均衡算法存在的问题,提出了一种分布式负载均衡算法。该算法不仅可以协同考虑节点的处理能力和网络延时,还可以在开销较小的前提下有效的降低组播树高度和平均源到端延时。 相似文献
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基于DHT的P2P系统的负载均衡算法 总被引:6,自引:0,他引:6
在基于DHT的结构化P2P系统中,DHT的使用以及节点处理能力的不同导致系统中节点的负载不均衡.现有的负载均衡算法存在两个不足:①负载的转移没有考虑节点之间的链路延迟;②算法依赖于系统中固定位置的某些节点.提出了分布式负载均衡算法:每个节点周期性的收集系统局部负载信息,然后选择链路延迟较小的节点进行负载转移.算法依赖于系统中的所有节点,解决了单点失败问题.同时,负载的转移是在链路延迟较小的节点之间进行的.仿真实验表明,①对于各种系统利用率,该算法都可以获得理想的负载均衡效果;②算法可以使负载转移开销减少45%以上. 相似文献
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负载均衡是P2P网络的研究热点之一,当前负载均衡技术存在负载均衡程度低、假设条件过多等问题.提出一了种增强型负载均衡算法ELB_P2P,它根据节点的承栽能力为其分配相应大小的可动态调整的ID地址空间以及合理的载荷,在负载转移时自动选择延迟小带宽高的轻栽节点,并引入负载转移流量控制机制.实验表明,相对于Chord等传统P2P协议,ELB_P2P算法有更快的负载均衡速度、更小的负载均衡开销,系统稳定性好,在网络重栽情况下也能取得较低的负载不平衡度,并且对节点属性没有苛刻的限制和假定. 相似文献
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基于网格计算的自适应负载均衡策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了融合大量网络资源并有效地计算,解决网格计算中的负载均衡问题成为关键性的技术.论文提出了一种自适应负载均衡策略,采用了以静态为辅,动态自适应负载均衡算法为主的服务,可根据具体计算任务的情况,对任务重定向分配,提高了系统的伸缩性和响应时间,并采用基于CORBA体系机构的设计,在网格中间件层服务,灵活选择负载均衡算法,达到系统透明性.通过仿真模拟,证实了此策略的实用性和有效性. 相似文献
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为了提高无线传感器网络(WSN)的能量效率并延长其生命周期,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和群体智能的WSN分层路由算法(FCM-SI)。首先采用FCM聚类算法对网络进行分簇,优化普通节点与簇头(CH)间距离;然后采用三参数的人工蜂群(ABC)算法选取每个簇的最优簇头;最后采用蚁群优化(ACO)算法搜索簇头至基站(BS)的多跳路径,路径综合考虑了网络的能耗和负载均衡性能。仿真结果显示,与基于均匀分簇的改进的低功耗自适应分簇(I-LEACH)算法、基于ABC的低功耗自适应分簇(ABC-LEACH)算法和基于ACO的低功耗自适应分簇(ANT-LEACH)算法相比,FCM-SI在100 m×100 m,100个节点的初始网络条件下将网络生命周期分别提高了65.2%、49.6%和29.0%。FCM-SI能够有效地延长网络寿命,提高能量利用效率。 相似文献
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针对需求可拆分车辆路径问题(SDVRP),提出一种先分组后路径的聚类算法。该算法考虑车辆载重的均衡性和可行解的特征,优先安排载重大于等于车辆限载的客户;然后结合客户间的距离和载重,设定一个拆分阈值限定车辆载重范围,按照就近原则对客户进行聚类分组,当组内客户载重未达到车辆载重最小值而加入新客户后超出限载时,对新加入客户进行拆分和调整,最终完成对所有客户的分组;最后采用蚁群优化算法对各组内客户进行线路规划。实验结果表明,所提算法在求解需求可拆分车辆路径问题时,具有更高的稳定性,得到的结果更优。 相似文献
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基于云计算平台的CO2空间数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对移动传感器网络采集到的时间、空间不确定的海量CO2浓度数据进行融合,首先对采集的CO2数据进行分析,把测试区域分成m×n个网格,分析从每个网格取一个有效值来表示CO2浓度分布。然后根据云计算强大的计算能力,提出组合云模型,设计普通云、繁殖云、视觉云和邻接云,以云内相对独立运行和云间相互作用形成分布式并行计算机制。接着改造蚁群家族,设计普通蚂蚁、繁殖蚂蚁、视觉蚂蚁和邻接蚂蚁。各类蚂蚁分配到不同的云朵中,并按自身的规则运行,各类蚂蚁彼此配合工作,实现信息素和最优解在云内部局部交换和通过云服务器在云朵之间全局交换相结合。最后模拟生成有关临安的11080个数据,利用Clounding V2模拟平台进行大量实验,实验表明算法在105次寻优后基本趋于稳定,寻优能力是单机算法的60倍左右,并且普通云、繁殖云、视觉云和邻接云中的蚂蚁数量比设为2∶2∶1∶1性能表现出最佳。 相似文献
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构造了求解车辆配送路径优化问题的新型蚁群算法,采用新型的编码方式和转移概率,避免了遗传算法求解该问题所存在的遗传算子设计困难和遗传操作繁琐复杂的现象及现有蚁群算法求解该问题时收敛速度慢的缺陷。通过实例验证了所构建的算法与现有算法相比,不仅操作简单而且具有更好的收敛性。 相似文献
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针对网络资源管理中的负载均衡与优化问题,提出一种双向反馈蚁群算法,用蚂蚁数量代表网络资源流量,通过蚂蚁间信息素的相互作用和动态控制来实现网络流量分担到多条可用路径。将蚁群算法扩展为双向反馈的蚁群算法,蚂蚁判断各条路径上的信息素浓度的同时,考虑可选链路的负载情况,决定选择要走路径,使得蚂蚁相对均衡地分布在可选链路上。仿真实验结果表明,双向反馈蚁群算法比原蚁群算法在缩短自适应时间,减少丢包率,提高负载均衡效率方面都具有更好的性能。 相似文献
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根据分布式系统的静态和动态负载均衡策略的优缺点,提出了在网格计算环境下的混合负载均衡策略.为了让网络中节点在网格计算环境中有效地执行需要大量计算的复杂任务,提出了用来评估节点效率的函数,并结合模拟实验证实了在此函数下算法的优越性. 相似文献