适用于智能电网WSN的能量有效分簇路由协议

为有效解决智能电网无线传感器网络节点能耗不均衡导致网络寿命短的问题，提出一种基于改进灰狼优化器优化模糊C均值聚类的分簇路由协议GWFCA。用反向学习策略增强灰狼优化器的全局寻优能力，使用由反向学习灰狼优化器改进的模糊C均值聚类算法对网络节点均匀分簇，均衡网络负载。每个簇内，考虑节点的能量因素和位置因素动态选举簇首，提高簇首质量。稳定传输阶段，构造基于蚁群算法的簇间路由，提高能量效率，并将轮询调度引入簇内通信，进一步改善网络吞吐量。仿真结果表明，该算法能够有效提高能量效率，平衡网络负载，延长网络生存期。     

多路径路由网络负载均衡算法研究

研究多路径路由网络通信优化均衡问题,由于网络中通信量增多时,链路因为数据量太大用而产生通信链路拥塞的现象.针对传统的多路径路由网络通信中,造成通信不畅的问题,提出一种基于粒子群优化的多路径路由负载均衡的算法,通过粒子群算法感知链路状态,提取多个链路性能指标,动态选择能够快速实现通信的最优路径,避免了重复选取权值和最小的路径通信造成的通信拥塞而带来的通信实时性不高的问题.仿真证明,粒子群优化的多路径路由负载均衡算法,能够保证选取合适的通信网络,完成实时通信,取得了满意的效果.     

电力线载波抄表系统的负载均衡算法研究

为提高电力线载波通信系统的可靠性和性能,论述了远程抄表系统的架构和特点,分析了路由算法研究的必要性,提出了基于遗传算法的负载均衡路由算法.该算法通过网络节点变化、拓扑结构动态优化目标并自动组网.仿真与试验结果表明,该算法能为电力线载波远程抄表系统提供有效的自动组网方式,保证系统通信的负载均衡,与传统编号顺序查询路由方式相比,减小网络延迟性达20%以上,提高网络联通性超过15%.     

物联网节点负载均衡优化调度方法研究

针对物联网节点负载均衡调度方法存在资源节点浪费的问题,笔者提出物联网节点负载均衡优化调度方法。通过建立物联网节点负载均衡优化调度模型,实现了分层路由网关节点数目匹配与网关调度任务节点重组,对重组后节点进行网络负载均衡匹配,可以完成物联网节点负载均衡优化调度。根据仿真实验,对比优化调度方法与其他调度方法的负载均衡离差值,证明了优化调度方法能够更好地实现物联网节点负载均衡优化调度。     

基于蚁群算法的理性自适应路由研究

动态路由是随着网络动态拓扑结构和通信流量的变化而自动调整的过程，其性能的优劣对整个网络的性能至关重要。本文介绍了基于蚁群算法对动态路由问题进行优化的理性研究，采用蚁群优化算法搜集网络最新信息， 通过改进选择策略，动态更新路由表项和节点状态信息，解决网络的负载均衡问题，提高网络性能。     

一种改进负载均衡的网络编码多播路由算法

已有研究证明,在多播网络中使用网络编码可以显著提高多播通信的性能。总结了网络编码多播理论的研究进展,同时对网络编码多播路由问题进行了研究与分析。考虑到影响链路负载和资源消耗的因素,提出了一种改进链路负载均衡的网络编码多播路由算法,优化了路径间链路的共享。通过使用常见的Waxman网络拓扑模型,产生随机网络拓扑。在这些拓扑中,分别针对传统IP多播路由、低速率网络下的网络编码多播路由以及提出的路由算法进行性能仿真。仿真结果表明,与其他两种路由算法相比,该算法在可达吞吐量、资源消耗和负载均衡等性能上均有很好的表现。     

基于Linux虚拟服务器的负载均衡算法

分析Linux虚拟服务器负载均衡调度过程,提出一种基于Linux虚拟服务器的负载均衡算法。该算法结合系统资源类型和服务器权重系数,依据服务器加权负载标准差,进行集群真实服务器负载状况分析,动态调整服务器权重系数,对改进的最小连接数调度算法进行负载均衡调度。测试结果验证了该算法的有效性。     

分层混合路由协议的研究与仿真

基于分层路由协议LEACH算法提出了改进的分层混合路由算法HMP.从簇建立阶段到稳定的数据传输阶段,对分层混合路由协议进行研究.分层混合路由协议引用了迪杰斯特拉算法计算数据传输的优化路径,减少了簇首节点通信能耗;并考虑了优化路径上节点的剩余能量状况,建立了簇首多跳节能通信机制,防止了靠近汇[聚节点的最优路径上的簇首节点因为能量的过渡消耗而过早死亡.最后采用仿真工具NS2对HMP算法和LEACH算法进行了仿真比较分析,验证了HMP算法更能够均衡网络能量消耗,提高能量的有效性,从而延长网络生命周期.     

基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度研究

为提高电力交易平台业务自动化调度效率，设计基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度方法。通过建立电力交易平台业务自动化调度目标函数，对调度过程中的偏差进行校正，在此基础上采用遗传算法求解多用户电力线通信资源优化调度模型，设计电力调整数据网拥塞算法来确定和检测节点某一时刻的拥塞状态，实现电力交易平台业务自动化调度。实验结果表明，所研究基于供需平衡的电力交易平台业务自动化调度方法较传统方法调度效率高，并且资源利用率高，同时减少了拥塞情况。     

基于路灯单灯状态监控的无线链状网络路由算法的研究

基于路灯单灯状态监控的无线传感器网络应用,钟对链状网络节点负载不均衡和网络节点能量有限的问题进行分析和研究,提出一种适合该应用的新型路由算法,这种新型路由算法根据网络节点可通过功率控制来调整通信距离的前提下,合适的数据传输路径被每个传感器节点选择,使整个网络达到能耗节省,负载均衡的目的.通过仿真验证这种新型路由算法有效...     

WSN中一种改进的基于LEACH-C算法的簇间路由算法研究

在WSN(Wireless Senor Network,无线传感器网络)中的分级路由算法中,如果簇头仅仅能够进行单跳通信或者多跳通信,都会造成网络负载不均衡以及簇头能量消耗过快的问题出现。针对这一问题,文章提出了一种改进的基于LEACH-C(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy Centralized,低功耗自适应集中分层型)算法的簇间路由(Cluster Routing based on LEACH-C Algorithm,简称CRLA)算法。该算法通过距离阀值来控制簇头是进行单挑通信还是多跳通信。仿真分析表明,CRLA算法能够实现网络负载的均衡以及减少簇头能量的消耗,从而实现网络生存时间的延长。     

移动自组网基于跨层协作的负载均衡队列调度算法

传统的路由协议都是基于"最短路径"的考虑,节点在对数据包进行调度转发的时候,无条件的为路由控制消息赋予较高的优先转发权,这样就会导致网络中处于骨干位置的节点负载过重,从而进一步影响整个网络的性能.本文提出一种新的基于跨层协作的负载均衡队列调度算法(CLLBS),通过在MAC层与网络层监视节点网络负载,配合路由协议,根据节点的负载状况实时动态地对数据流的转发优先权进行调整,在整个网络进行负载均衡,缓解那些拥塞节点的负载压力.仿真结果表明本文算法较之传统的简单优先权算法有明显的性能提高,可以有效地提高网络的吞吐量,降低丢包率.     

基于极值优化的多核集群负载均衡

针对分布式多核节点系统的负载均衡难以取得最优解的问题,提出了一种基于改进极值优化的负载均衡方法.该方法通过节点的CPU占用率发现负载不均衡情况,然后用一个衡量模型估计计算与通信开销使改进的极值优化方法能够实现集群的负载均衡.仿真与实验结果表明该算法能够提高分布式集群的计算效率,是一种理想的负载均衡算法.     

改进无线传感器网络路由算法的仿真研究

研究无线传感器路由高层设计的优化问题,由于无线传感器的节点能量有限,传统无线传感器路由算法存在簇首机制不合理、节点能耗不均衡、整个网络生命周期短等问题.为了延长整个网络生命周期,提出一种改进的无线传感器路由算法.算法首先将网络监测区域划分为若干个子区域,并采用静态分簇方式建立簇首,保证簇首选举的合理性,然后采用单跳和多跳相结合的混合通信方式,使网络负载更加均衡,防止节点能量过早耗完,最后利用NS2仿真工具对算法进行测试实验.实验结果表明,改进无线传感器路由算法使簇首选择更加合理,减少了能量消耗,网络负载更加均衡,有效延长了整个网络的生命周期.     

面向时间敏感网络的流量调度方法

从高效流量路由调度计算的角度出发,针对时间敏感流量调度中通常存在的计算效率低、迭代收敛慢等问题,提出一种基于最短路径负载均衡与改进遗传算法的流量调度方法。建立网络模型与流量模型并定义时间敏感网络中的流量传输约束,同时利用基于K最短路径的负载均衡路由算法与改进选择算子和交叉变异概率的遗传算法进行路由与调度计算。实验结果表明,该方法能有效缩短时延敏感流量调度任务的完成时间,提高调度计算效率,并加快迭代收敛速度。     

基于WSNs的设施农业环境远程监控系统设计

针对现有设施农业环境远程监控系统的不足,对其监控方案进行改进,将无线传感器网络和嵌入式技术相结合,设计了基于CC2530的传感器节点软硬件结构和基于S3C2440的嵌入式设备的软硬件结构。设计了基于改进蚁群算法的路由协议。实现了对监测区域的环境信息的实时、可靠地采集和传输。实验结果表明：该系统在实现传统监控功能的基础上能够提供给用户更直观的信息显示、具有移动监控的功能、系统的成本低并且网络能耗负载均衡。     

基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法

传统负载均衡算法对数据中心网络中的大流进行调度时,会造成部分链路负载过重、网络整体负载不均衡等问题。将负载均衡问题转化为多商品流问题进行求解,结合软件定义网络集中控制的思想和数据中心网络的流量特征,提出一种基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法。根据阈值将数据流划分为大流和小流,结合路径上大流分布度和可用负载度对大流进行重路由,以减小大流对网络负载均衡的影响。仿真实验表明,在流量大小分布不均衡的数据中心网络中,该算法与传统的等价多路径算法和基于全局最先匹配的动态流量调度算法相比,在平均对分带宽上获得了更大的提升,能够更好地实现数据中心网络的负载均衡。     

基于差分进化融合蚁群算法的数据中心流量调度机制

针对数据中心网络的传统流量调度方法容易引起网络拥塞及链路负载不均衡等问题,提出了一种差分进化（DE）融合蚁群（ACO）算法（DE-ACO）的动态流量调度机制,对数据中心网络中的大象流调度进行优化。首先,利用软件定义网络（SDN）技术捕获实时网络状态信息并设定流量调度的优化目标;然后,通过优化目标重定义DE算法,计算出多条可用候选路径,作为ACO算法的初始化全局信息素;最后,结合全局网络状态以求得全局最优路径,并重新路由拥堵链路上的大象流。实验结果表明,以在随机通信模式下为例,与等价多路径路由（ECMP）算法和基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度（ACO-SDN）算法相比,所提算法的平均对分带宽分别提高了29.42%～36.26%和5%～11.51%,降低了网络的最大链路利用率（MLU）,较好地实现了网络负载均衡。     

面向电力通信可穿戴多点远程协同运维的视频速率优化方法

电力通信网现场运维对于电力通信网以及智能电网的稳定和有效运营至关重要，为了保证电力通信网现场运维作业质量和提高运维作业效率，提出了一种多点远程协同视频通信架构，基于Openfire和WebRTC搭建了即时通信系统，促进运维作业消息的流通，提高运维作业效率。针对目前WebRTC的拥塞控制算法不能根据网络情况实时、准确自适应视频流数据发送速率，在基于时延的拥塞控制算法和基于丢包的拥塞控制算法的基础上，提出了一种基于网络质量感知的视频速率优化方法，该算法能够有效感知网络质量并优化视频发送速率。提供了对提出算法的实验评估，并通过模拟结果提供了与WebRTC适配的拥塞控制算法的对比分析。     

云环境下的虚拟资源调度智能优化策略

针对云计算环境下的最优跨度和负载均衡问题,提出一种虚拟资源调度智能优化策略。该策略结合云虚拟资源的特点,对遗传算法的染色体选择和交叉方式进行优化,使用最优跨度和负载函数作为双适应度函数。其中,负载指标为资源的CPU、带宽及内存利用率,最优跨度指标则是任务的等待时间、传输时间及执行时间的总和,从而提高资源调度效率;此外,该策略能够从云服务集群推荐出较优资源进行处理,确保资源的负载均衡。最后,通过Cloud Sim进行实验,证明该策略能够提高大规模任务下的资源调度效率,并优化了资源的负载均衡,从而验证了算法的有效性。