射频能量捕获传感网中满足节点吞吐量需求的基站最少化部署方案

在射频能量捕获无线传感网(Radio Frequency Energy Harvesting Wireless Sensor Networks,RFEH-WSNs)中,基站(即汇聚节点)不仅具有较高的成本,而且其部署位置很大程度地决定了节点的可达吞吐量。文中研究RFEH-WSNs中满足节点吞吐量需求的基站最少化部署问题。首先,将该问题建模为优化问题,以深入理解该问题的本质;然后,提出一种低复杂度的启发式部署算法和一种复杂度略高的基于遗传算法的部署算法。仿真结果表明,这两种算法能找出基站数目较少的可行部署方案。相比于启发式基站部署算法,基于遗传算法的基站部署算法能得到部署基站更少的方案,但计算复杂度略高,适用于规模较小的RFEH-WSNs。     

面向射频能量捕获传感网的高吞吐量负载均衡的节点接入方案

由于传统无线传感器网络更换传感器电池较为麻烦或不具可行性,其实际应用范围受到很大的限制。考虑具有射频能量捕获能力的无线传感器网络,已知能量源、节点、基站(即汇聚节点)的部署位置,研究如何安排各个节点的接入基站,在满足基站负载平衡约束的情况下最大化整个网络节点的总吞吐量。首先,建立能量捕获传感网的能量捕获模型和信息传输模型,并将该节点接入问题建模为0-1整数规划问题;然后,针对该问题提出一种复杂度较低的算法和一种复杂度略高的贪婪式算法。仿真结果表明,与低复杂度算法相比,贪婪式算法所得到的节点接入方案具有更高的网络总吞吐量,但其复杂度略高,因此可用于节点数目较少的场景,而低复杂度算法可用于节点数目较多的场景。     

一种基于负载均衡的数据部署算法

针对采用分片存储方式且存储节点异构的媒体分发网络(Media Delivery Network,MDN),提出一种数据部署算法,使分布式节点之间达到负载均衡.算法为每个存储节点定义一个权值来描述其服务能力,通过一种反馈机制,即根据各存储节点偏离平衡状态的程度,来选择要部署数据的节点.实验结果表明:使用算法,不仅在数据增加、删除以及增删混合时,可使系统达到一个较低的负载不均衡度,而且对于各种原因导致的系统负载失衡,经过足够长的时间,都能使系统的负载不均衡度收敛到一个较小的数值.     

无线通信网络非等间距节点负载部署研究仿真

随着无线通信技术的发展,网络节点的部署问题成为无线网络中亟待解决的难题之一.由于网络负载配备不合理,严重影响了无线网络的工作计算效率.针对不等间距节点间存在负载不均衡和工作效率低等问题,提出采用分数阶达尔文粒子群算法,对无线通信网络中非等间距节点进行能量均衡和动态调节,根据网络节点的链路结构和相邻性的特点计算节点间的能...     

无线网状网中面向负载均衡的网关部署算法

综合考虑网关数量和网关负载均衡两方面因素,提出一种基于力的贪婪启发式分簇算法,在此基础上对杂交粒子群优化进行改进,给出一种适用于无线网状网的网关部署算法。仿真实验结果表明,该算法能以较少的网关数量实现网络负载均衡,从而提高吞吐量,改善网络性能。     

物联网环境下节点负载均衡策略研究

针对传统负载均衡策略负载均衡效率低的问题,对物联网环境下节点负载均衡策略进行研究。笔者经过对比软件负载均衡和硬件负载均衡、静态负载均衡和动态负载均衡,确定软件动态负载均衡为策略方向,并设计负载节点收集模块、负载节点处理模块以及网络宽带扩展模块,针对IO消耗型任务和CPU消耗型任务的均衡分配,引入任务划分型负载均衡算法。经过验证,此次研究的节点负载均衡策略负载均衡效率较高。     

基于节点分组的异构集群负载均衡算法*

首先根据排队论理论给出了一个理想的负载均衡模型。针对该模型的系统开销问题,提出了一种基于节点分组的异构集群负载均衡算法。实验结果表明,相比于轮转法和加权轮转法这两种普遍采用的负载均衡算法,该算法可以提供更加稳定的请求响应时间,并在负载波动较大时明显提高集群的吞吐率。     

一种分布式移动传感器负载均衡部署算法

对于资源受限的移动传感器网络,为提高网络寿命或减少网络拥塞,往往可通过基于负载均衡的部署优化来实现.针对传感半径受限的移动传感器网络中的负载均衡部署问题,在确保无覆盖漏洞的前提下,基于Voronoi剖分和梯度法,提出一种分布式传感器控制算法.该算法只需单跳邻居的位置信息,因此可极大地降低通信负载和延时,且在特定网络中可直接由传感器自身观测得到而无需依赖通信,故可扩展性和鲁棒性较好,算法适用面广.相比传统的Voronoi质心算法,能得到负载更均衡的部署结果.     

一种复合式的负载均衡方案探究

负载均衡技术可减轻大数据量的处理需求给服务器集群带来的巨大压力。本文对现有负载均衡技术和Linux服务器集群算法进行了分析,并依此为基础,探讨一种复合式的负载均衡方案。该方案融合了基于请求内容和IP隧道的负载均衡的优点,采用客户端和旁路负载均衡器相配合的结构,可进一步提高集群性能,提高资源利用率。     

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。     

一种业务部署的负载平衡优化算法

下一代网络(NGN)中业务部署的负载平衡问题不仅要考虑业务本身对资源的使用,还要考虑业务之间的协作。针对以上特性,该文提出了一种基于递归优化的算法,在减少业务协作对通信带宽消耗的同时,使异构系统达到负载平衡。实验证明了该算法的有效性。     

Fuzzy Fruit Fly Optimized Node Quality-Based Clustering Algorithm for Network Load Balancing

Recently, the fundamental problem with Hybrid Mobile Ad-hoc Networks (H-MANETs) is to find a suitable and secure way of balancing the load through Internet gateways. Moreover, the selection of the gateway and overload of the network results in packet loss and Delay (DL). For optimal performance, it is important to load balance between different gateways. As a result, a stable load balancing procedure is implemented, which selects gateways based on Fuzzy Logic (FL) and increases the efficiency of the network. In this case, since gateways are selected based on the number of nodes, the Energy Consumption (EC) was high. This paper presents a novel Node Quality-based Clustering Algorithm (NQCA) based on Fuzzy-Genetic for Cluster Head and Gateway Selection (FGCHGS). This algorithm combines NQCA with the Improved Weighted Clustering Algorithm (IWCA). The NQCA algorithm divides the network into clusters based upon node priority, transmission range, and neighbour fidelity. In addition, the simulation results tend to evaluate the performance effectiveness of the FFFCHGS algorithm in terms of EC, packet loss rate (PLR), etc.     

一种基于实时负载的动态负载平衡策略

在分布式系统中采用动态负载平衡算法分配系统中的工作负载,能够提高系统的性能。在简述目前常用的几种动态负栽平衡策略的基础上,提出了一种基于实时负载的动态负载平衡策略,并给出了其调度算法。     

异构传感器网络节点部署算法

传感器节点的部署方式有确定性的和自组织两种。研究了由高级节点和普通节点组成的异构传感器网络的节点部署问题。给出一种满足连通覆盖条件的最大化网络寿命模型,通过分析节点的能量消耗,计算出了最大化网络寿命时两种节点的部署比例,提出了最大化网络寿命的节点部署算法。     

MongoDB负载均衡算法优化研究

随着Web2.0网络应用的兴起和大数据技术的发展,传统的关系型数据库(ORDBMS)已经难以满足海量数据的存储需求。非关系型数据库(NoSQL)因其高扩展性、高伸缩性、高可用性和容错性等特点,得到了越来越多的应用。作为一种新兴的NoSQL数据库,MongoDB数据库因具有模式自由、易于扩展、故障自动恢复、支持自动分片等特点,被广泛应用于大数据处理与分析中。文中首先介绍了MongoDB自动分片架构原理和实现机制,然后分析了MongoDB自带的负载均衡算法,其虽能使各个节点数据量达到平衡,但没有考虑各个节点的负载均衡。为了解决节点的负载平均问题,在原算法基础上提出了一种基于节点实时负载的负载均衡改进算法,改进算法的主要思想是引入节点负载指数作为chunk块迁移的一个判断条件。通过搭建测试环境并进行实验,验证了改进的负载均衡算法可以有效地均衡分片中的数据,提高集群的并发读写性能,从而证明了算法的有效性。     

一种改进的无线传感器网络节点部署方案

现有的无线传感器网络节点部署方案需要额外探测和修复边界上的覆盖空洞,增加了网络部署的成本,且节点分布不均匀.为此,提出一种改进的节点部署方案.通过边界部署保证边界上的完全覆盖和连通,在感应区域内生成一个新的凸多边形区域,在新区域上递归调用边界部署算法,直到整个感应区域被完全覆盖.理论分析和仿真实验结果表明,该方案能够保证网络的1-连通性和完全覆盖,消除任务区域存在的边界效应,在部署节点个数和可扩展性方面均优于已有的部署方案.     

分布式系统节点负载动态平衡策略研究

负载均衡是有关分布式系统性能和计算效率的一个关键问题。在分析了目前常用的集中式动态分配算法和分布式动态分配算法的利弊后,结合两种算法的优点,建立了一种半分布半集中式动态负载分配模型,并据此设计了相应算法。根据节点响应时间,对原有的动态分配算法和新模型进行了性能分析,详细叙述了改进算法的设计思想和实现步骤。讨论结果表明,新算法可以提高系统的客户平均响应时间,同时减少节点间交互的信息量,提高了分布式系统的资源利用率。     

一种基于主负载信息表的动态负载平衡模型及其均衡算法研究

1.引言对于静态和动态负载平衡算法的研究,国际上已经有了30多年的历史。特别是近年来随着一些高速网络的兴起(如ATM),对于它的研究仍然方兴未艾。但是因为一些并行任务之间的互相依赖关系和通讯量的大小很难在编译时就进行确定,所以人们更加倾向于研究动态负载平衡。虽然目前国内外在这方面产生了不少各有特色的算法,譬如Hui等人就在理     

Parallel Merge Sort with Load Balancing

Parallel merge sort is useful for sorting a large quantity of data progressively. The merge sort should be parallelized carefully since the conventional algorithm has poor performance due to the successive reduction of the number of participating processors by half, and down to one in the last merging stage. The proposed load-balanced merge sort utilizes all processors throughout the computation. It evenly distributes data to all processors in each stage. Thus every processor is forced to work in all phases. Significant performance enhancement has been achieved up to a speedup of (P–1)/log P where P is the number of processors. Experimental results demonstrate a speedup of 9.6 (upper bound of 10.7) on 32-processor Cray T3E when sorting 4M 32-bit integers, and a speed up of 2.3 (upper bound of 2.8) on an 8-node PC cluster.