基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,各簇头节点间负载不均衡,能量消耗较快。对止,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点竞选簇头的可能性,并通过设计的拓扑维护概率适当性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡区域竞选分簇算法,有效地延长了网络生命期。     

无线传感器网络中基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法

多跳无线传感器网络中,部分节点由于担当数据转发任务,能量消耗较快,缩短了网络的生命期。充分考虑节点承担数据转发任务时负载过大的特点,用剩余能量和发射功率构建综合权值来决定节点担当数据转发任务的可能性,并通过设计的拓扑维护概率周期性的对网络拓扑进行局部调整,形成了基于概率触发的负载均衡拓扑控制算法,有效地解决了节点由于担当转发任务而造成能量过早耗尽的问题在一定程度上均衡了节点负载,延长了网络生命期。     

基于最大连通度分簇的负载均衡分簇算法

无线传感器网络中由最大连通度生成簇算法得到的簇结构,簇头节点往往负载过重,并且各簇头节点间负载极不均衡,这种不均衡性在传感器节点分布不均匀的场合尤为突出.针对上述问题,提出一种改进的负载均衡分簇算法.通过网关节点调整所属簇使簇间负载趋向均衡,并在调整后将负载依然较大的簇进行分裂,使分簇的逻辑结构适应节点拓扑分布,更加合理.通过仿真实验验证,改进算法在降低和均衡簇头节,占、负载方面比传统的最大连通度分簇算法有明显的提高.     

基于负载均衡的WSN非均匀分簇算法

针对分簇的无线传感器网络(WSN)中负载不均衡问题,提出一种实现节点负载均衡的WSN非均匀分簇算法。引入非均匀簇机制计算出最优的网络分簇数量,通过调整节点的簇首归属来控制网络的分簇的大小,形成合理的网络拓扑结构。仿真实验结果证明,该算法能有效均衡网络的节点负载,降低节点能耗,延长网络的生存时间。     

负载均衡的无线传感器网络的分簇路由算法

无线传感器网络分簇算法中,簇首肩负着收集、融合和传输数据的责任,影响整个簇的性能。簇首能量快速消耗,破坏了网络节点能量的均衡性。针对此,提出了一种负载均衡的分簇算法（LBCA）,由簇内成员和助理簇首帮助簇首完成任务。簇首选择阶段,通过两次筛选确定簇首的方法来控制簇首个数;簇内收集数据时结合蚁群算法寻找遍历簇内的最短路径,减小簇首能量消耗的压力;给Sink节点传递数据过程中,在簇内选择一个助理簇首来辅助簇首工作。仿真结果表明,该算法可以有效地均衡网络节点负载的能耗,提高网络的生命周期。     

传感器网络中基于非均匀分簇负载均衡路由算法*

在非均匀分簇思想的基础上,提出了一种新的WSN多跳成簇路由算法。在该算法中,距汇聚点较近的节点直接与汇聚点通信,进一步减小了靠近汇聚点的簇规模,从而减轻了簇首负载,避免了不必要的能量消耗。仿真实验表明,该算法能使WSN网络负载更均衡,有助于解决能量空洞难题、延长WSN网络总的生存时间。     

簇头负载均衡的无线传感器网络分簇路由协议

针对无线传感器网络分簇路由协议中因簇间路由产生的簇头能量消耗不均衡的问题,提出一种簇头负载均衡的分簇算法。此算法在产生非均匀分布的簇头的基础上,建立由簇头组成的骨干传输网络的簇间转发路径,计算簇头的中转数据量。传感器节点在选择簇头时进一步考虑簇头的中转数据量,实现簇头的负载均衡。仿真实验结果表明,该路由协议有效地平衡了簇头的负载,并显著延长了网络的生存时间。     

基于负载均衡的簇间路由协议

针对无线传感器网络簇头节点负载不均衡的问题,提出一种基于负载均衡的簇间路由协议.该协议通过记录邻居簇头节点到Sink节点的最小跳数信息建立到Sink节点的多条路径,根据簇节点的剩余能量和负载选择合适的路径进行路由,从而实现了簇头节点间的负载均衡.仿真实验结果表明,该路由协议能有效地均衡网络负载和簇头节点能量消耗,减少数据传输延迟,延长网络生存时间.     

分布式负载均衡的非均匀分簇算法

针对无线传感器网络生存期和能量有效性问题,提出了一种分布式负载均衡的非均匀分簇算法（DLUC）.算法采用分环模型和逐环数据传输的方式实现簇头间的多跳通信,通过在不同的环内设置不同的距离阈值,从而构建规模不等的簇,有效克服了网络中的＂能量热点＂问题.在多跳路由树形成阶段,综合考虑了中继簇头节点的能量与距离.仿真结果表明,与LEACH算法和EEUC算法相比,DLUC算法很大程度上均衡了网络节点的能量消耗,延长了网络生命周期.     

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.     

Web服务器集群的负载均衡算法研究

近年来,服务器集群(ServerCluster)技术以其扩展性好、处理能力强、易于管理等优点受到了国内外研究机构的广泛关注和应用,其中的负载均衡算法更是研究的热点,但目前普遍缺乏算法的理论分析。该文对Pick-K、Pick-KX算法的机理进行了深入的分析,揭示了它们的内在本质,并提出了动态负载均衡算法的理论模型,为以后设计更好的均衡算法提供了理论上的支持,同时也可以从理论上定性地分析已有算法的效果。文章根据建立的理论模型,提出了一种新的负载均衡算法Pick-T,能够根据参数在更新周期内自动确定较好的分配向量,从而从整体上达到较好的负载均衡。     

基于动态分簇的传感器网络协同算法

该文提出了一种基于动态分簇的协同信息处理算法,并以跟踪问题为具体算例对该算法进行了验证。该方法依据被跟踪对象的预测位置,动态分簇(cluster),并利用传感器节点与该预测位置间的范数来选择合理的测量值,综合利用簇内所有相关节点的信息。仿真结果表明,该方法在有效利用能量的基础上大大提高了系统精度和鲁棒性。     

基于协商处理的集群防火墙负载均衡算法

通过分析集群防火墙系统结构和数据包协商处理过程,提出一种基于协商处理的集群防火墙系统负载均衡算法。使用基于权值的Hash算法实现并行过滤。当某一防火墙重载时将任务转移给轻载的伙伴节点,出故障时采用备份防火墙进行快速切换。该算法能实现防火墙节点负载均衡,并且防火墙个数越多,吞吐量越大,时延越低,从而获得了高性能、高可靠性和高可用性。     

无线传感器网络中负载均衡的sink节点移动策略

在无线传感器网络中,部分传感器节点由于担任过多数据中转任务,需要消耗较多的能量.使其过早死亡.缩短了网络的寿命.本文提出基于sink节点移动的策略.将感知区域分割成有限个虚拟单元格,并以每个虚拟单元格的中心作为sink节点的备选移动位置.然后,通过解线性规划问题确定sink节点的移动位置和停留时间.通过此方法.在一定程度上均衡了传感器节点的负载.延长了网络寿命.     

基于Cache优化的Web集群负载均衡算法

Web集群的caching优化对提高系统性能起重要作用。从基于caching优化的角度出发,以事务为一个完整的划分单元,形成Web集群的缓存集,提出了基于事务缓存优化策略,在此基础上给出了一种基于cache的负载均衡算法。     

概率模型下异构传感器网络部署算法的研究

目前采用虚拟力方法解决传感器节点部署问题的算法均基于同构传感器网络,面向异构传感器网络的部署需求,提出扩展的虚拟力算法.该算法采用概率感知模型,部署时根据感知半径的悬殊采用静态部署与动态部署相结合的策略,根据节点感知半径差异度决定最佳距离的取值,节点移动时采用接替移动法.仿真结果表明该算法能够根据应用需要将异构传感器节点合理地部署于目标区域内,同时能有效地均衡网络节点的能耗,延长网络的生存时间.     

WSNs中基于预算机制动态簇的目标追踪算法

无线传感器网络已成为热门的研究领域,许多实际应用中,跟踪运动目标是一项基本功能。该文提出了一种基于预算机制的动态簇无线传感器网络目标追踪算法（PDC）。PDC算法采用了相对比较节能的动态簇的网络模型和分布式计算原理,动态簇随着目标的移动轨迹,提前唤醒目标周围感测半径内的节点准备监测目标。一方面避免了盲目地唤醒节点所造成的不必要的能量消耗,另一方面减少了响应延迟。动态簇在感测目标的周围形成了一个以簇的方式进行动态管理的节点群,通过质心计算的方式进行目标定位,提高了定位的准确性,同时降低了目标的丢失率。     

基于遗传算法的服务器端负载均衡系统的设计

在IP负载均衡的方式下,将并行分布式系统中广泛使用的遗传算法应用到服务器端负载均衡系统的设计中,并针对系统的实现对遗传算法作了适当改进,降低了服务器端请求的响应时间,提高了服务器端CPU的利用率,从而改善了系统性能。