基于博弈论的Multi-homing负载均衡

针对移动网络的多主接入中的负载均衡问题,提出一种基于博弈论的解决方案。通过建立效用函数,量化用户对带宽的需求,根据用户对网络带宽的需求建立Bertrand博弈模型,求解出用户需求带宽的Nash均衡价格,并利用Nash均衡价格调整带宽资源的分配,从而最大化网络自身收益。仿真结果证明算法是有效的,该方案能够合理有效地利用带宽资源,实现了负载均衡。     

多链路负载均衡技术在校园网出口中的应用研究

在高校的校园网出口中,多链路接入已经是普遍现象.如何实现多条链路的负载均衡,是目前高校面临的重要课题.本文针对F5多链路负载均衡技术在校园网出口的应用做了研究和实践.     

基于LVS的负载均衡技术的研究

本文介绍了一种高效的负载均衡解决方案——LVS,分析了它的工作方式及负载均衡策略。最后以NAT方式构建了一个LVS集群,并测试了它的性能。     

基于TCP/IP协议的网络负载均衡软件的设计与实现

随着以太网技术的发展,用户对业务的实效性和QoS的需求也越来越高。要解决这类问题,首先需要面对网络上传输的信息内容与传输链路协调管理的问题。特别是当网络传输大量的不同级别、不同需求的数据,一旦重要数据长时间延时或所需传输链路带宽不足甚至被占用或突然中断,将会造成极大的损失。针对多WAN口接入、网络负载均衡的运用,首先对传输的数据信息分类,然后根据所获取的每个WAN口链路状态数据,对传输的数据按比例进行分段并通过不同的计算机端口发送,最后通过不同的链路进行传输。     

基于TCP/IP协议的网络负载均衡软件的设计与实现

随着以太网技术的发展,用户对业务的实效性和QoS的需求也越来越高。要解决这类问题,首先需要面对网络上传输的信息内容与传输链路协调管理的问题。特别是当网络传输大量的不同级别、不同需求的数据,一旦重要数据长时间延时或所需传输链路带宽不足甚至被占用或突然中断,将会造成极大的损失。针对多WAN口接入、网络负载均衡的运用,首先对传输的数据信息分类,然后根据所获取的每个WAN口链路状态数据,对传输的数据按比例进行分段并通过不同的计算机端口发送,最后通过不同的链路进行传输。     

基于纳什均衡的多用户分布式系统负载均衡的研究

本文在基于排队论M/M/1动态负载均衡模型的基础上,提出了一种基于纳什均衡的动态负载均衡和静态负载均衡相结合的负载均衡方案.将改进后的方法与原负载均衡模型作对比,结果表明,在系统高通信开销时,新方案能有较好的性能表现,当系统负载量超过45％时,可以取得较好的期望响应时间.     

一种基于负载均衡的动态多信道自组网MAC协议

自组网的信道是多跳共享的,使用传统的单信道接入协议会带来隐终端和暴露终端等问题,而目前提出的多信道协议没考虑到负载均衡问题会导致系统性能下降.在本文中提出一种基于负载均衡的动态多信道接入协议,该协议将可用频带分为一个控制信道和多个数据信道,源站与目的站在控制信道上交换控制分组信息来决定在最佳的数据信道上传输数据分组,信道选择是基于信道接收功率最大的原则.仿真结果表明,它比单信道协议有更好的性能.     

基于策略路由的多链路负载均衡网关

随着Intemet的普及，许多学校和企业为了避免一条Intemet链路带来的单点故障和性能瓶颈。选择接入多个Intemet服务提供商。本文利用策略路由,在Linux系统上设计实现了一个多链路负载均衡系统，以保证网络的可靠性和速度。     

服务器负载均衡技术研究

负载均衡是建立在网络结构之上的一种调度策略,能有效的扩展服务器带宽和增加吞吐量,增强网络数据处理能力。根据实际层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理等角度分析并比较了常用的负载均衡技术和算法,展望了负载均衡的发展。     

基于Agent的MCU负载均衡方法

针对视频会议系统中多点控制单元(MCU)负载均衡问题,提出一种基于Agent的MCU负载均衡方法和一种具有较低MCU级联的组优先负载分配算法。该方法通过负载Agent和负载均衡Agent收集区域内MCU的动态负载信息并执行负载均衡操作,使MCU的负载得到平衡。实验结果证明该方法与FRFA算法相比,传输时延约减少8%。     

异构无线网络中基于效用的呼叫接纳控制及流量均衡策略

目前国内外对于异构无线网络中联合呼叫接纳控制和流量均衡策略的研究大多停留在网络层以上,即认为不同的网络具有不同的覆盖面积和网络容量,而没有考虑不同网络在物理层和链路层的具体特性.本文在对UMTS和WLAN底层特性分析的前提下,结合应用层为用户设定的效用函数,利用跨层信息提出了一种新的联合呼叫接纳控制及流量均衡策略.仿真结果表明该策略可以使异构无线网络中所有呼叫的效用总和最大.     

基于沙堆模型的无线Mesh网负载均衡算法

无线网络中广泛使用的基于最短路径路由算法的负载均衡机制,存在部分节点负载过重而导致网络拥塞的问题,严重降低了网络的传输性能;同时,无线网络的广泛部署和应用需求急剧增长,迫切需要对现有的负载均衡机制进行优化和改进。因此,基于沙堆模型的坍塌机制及其改进,提出了一种适用于无线Mesh网络的负载均衡算法,重点设计了负载均衡的触发条件、候选节点集合计算和负载分配机制。仿真结果表明,基于沙堆模型的负载均衡算法在丢包率和吞吐量方面相比同类算法分别改善了10.4%和7%。     

基于流量预测的无线mesh网络负载均衡路由协议

提出了一种基于神经网络预测模型的无线mesh网络负载均衡协议NNP-L2MPM。协议根据网络中泛洪的HELLO包计算路径质量,从而选择出到达目的节点的最优下一跳,并以MAC层接口队列长度作为流量负载的衡量依据,然后利用RBF神经网络预测模型对mesh网路中的节点流量负载进行预测,根据预测的下一时刻的流量负载优化路径质量,提前实现路由更新,避免中间节点发生拥塞,进而提高网络性能。仿真结果表明:与原有路由协议相比,所提协议在数据包投递率上提高了约9%,平均端到端延时降低了约16%。     

异构分层无线网络中基于业务和逗留时间的动态流量均衡算法

在异构分层无线网络中使用有效的流量均衡技术,可以给更多的移动用户提供服务。现有的流量均衡算法主要针对同种无线网络,因而不能直接用于异构无线网络。本文提出了一种适用于异构无线网络的基于业务和逗留时间的动态流量均衡算法,该算法首先根据移动模型计算移动用户在小区内的逗留时间,然后基于小区呼叫到达率和重叠覆盖小区的流量状态来确定一个周期内转移的非实时性呼叫数量,最后依据逗留时间门限值将重负载小区中满足条件的呼叫转移到轻负载的重叠覆盖小区中。为降低切换呼叫掉线率,还对异构网间的呼叫切换策略做了改进。仿真实验结果表明．本算法在新呼叫阻寒率和切换呼叫掉线率等性能指标上比传统方法有显著提高．     

基于博弈的无线传感器网络入侵检测模型

无线传感器网络的广泛应用扩展了人们获取信息的能力,但是其固有的网络特点使得其更容易遭受网络攻击。现有的入侵检测系统通常只针对特定的攻击方式,对其他的攻击则无能为力。另外增加的能量消耗降低了网络的使用寿命。由此,以博弈论为理论基础,对无线传感器网络中的攻防过程进行分析,通过分析模型均衡解来论证执行入侵检测系统的必要性。针对网络入侵者攻击手段的多样性问题,对博弈模型进行深化改进,建立非合作完全信息静态博弈模型,通过分析模型的混合纳什均衡解,得出入侵检测系统的最佳防守策略,平衡了系统的能量消耗和检测效率。仿真实验结果表明,基于博弈的无线传感器网络入侵检测系统不仅能够有效地抵御多种网络攻击,而且降低了入侵检测系统所引起的能量消耗,延长了网络的使用寿命。     

MLBC: Multi-objective Load Balancing Clustering technique in Wireless Sensor Networks

In Wireless Sensor Networks (WSN) there are scenarios with conflicting objectives. This needs to be modeled as multi-objective optimization formulation. The optimization problem changes with the nature of application, network scenario and input/output parameters. Depending upon the underlying application requirements, there is a need of an appropriate Multi-Objective Optimization technique to manage these multiple conflicting objectives simultaneously and to yield an overall optimal solution. In this paper, a novel Multi-objective Load Balancing Clustering (MLBC) technique is proposed by utilizing Multi Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). Two objective functions are defined: Energy Efficiency and Reliability. The energy efficiency is based on the average residual energy of Cluster Heads (CHs), whereas the reliability is based on the communication cost of inter-cluster routing. The nodes transmit their information to Cluster Head or Base Station in single-hop or multi-hop manner. A healing function is utilized to avoid loops in the generated path. The load balancing is performed by shuffling the roles of next hop node and Cluster Head in each iteration. The best compromise solution is selected through the fuzzy decision-based approach. The performance of the proposed and existing approaches has been evaluated in terms of energy efficiency, network lifetime, packet delivery ratio, data accuracy and number of active nodes. Apart from these parameters, coverage and scalability are also considered to evaluate the quality of solutions provided by multi-objective optimization approach.     

异构集群环境下负载平衡调度算法研究与实现

围绕平衡负载这一目标,针对进程级并行任务的动态调度问题进行了研究,提出了一个异构集群环境下动态负载平衡算法,它结合了自适应数据采集与交换算法,有效的解决了服务器之间负载不平衡的问题,提高了系统的吞吐率。     

WSN中考虑负载均衡的贪婪寻优中继节点布局算法的研究

针对目前WSN中的中继节点布局算法中忽略负载均衡的问题,首先引入通信路径不可逆等优化模型来进行节点布局;其次,提出阈值法及平均值法来动态更新网络中各路径的负载;然后针对负载均衡与节点数目难两全的问题,提出一种优化贪婪寻优算法,使得在考虑负载的同时,所需节点的数目能尽量减少.测试结果表明,使用不考虑负载的传统贪婪寻优算法以及使用考虑负载均衡的优化贪婪寻优算法进行节点布局时,两种算法所耗费的节点数目相差无几,然而后者却能够使整个网络的负载更为平均,更适合于实际应用中灵活多变、环境复杂的无线传感器网络,具有更深的实际意义.     

一种分层P2P网络中的负载均衡算法

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。