一种用于VoIP的负载平衡对等网络架构

针对VoIP应用,提出了一种负载平衡的对等网络架构。该架构基于Chord对等网络,采用动态更改节点标识的方法平衡各个节点上的注册用户负载。根据两个阈值,监测节点的注册用户负载量,根据负载量使用两种方法实现节点间负载的平衡,以减少节点间负载的转移对网络带宽的额外占用。仿真实验结果表明,单个节点的最大注册用户负载量和节点负载量均方差均小于Chord对等网络。基于该架构实现的对等网络,单个节点资源占用少,适于在资源受限的嵌入式VoIP终端上实现。     

一种基于生态捕食模型的网络负载平衡算法

针对分布式系统的负载分配问题,通过对生态捕食模型的研究,提出一种基于生态差分方程数学模型、分布式控制的网络负载平衡算法。该算法将两节点对应到生态系统的捕食者和被捕食者,将各节点的负载信息对应到种群规模,利用两种群生态差分方程数学模型动态调整节点负载信息,达到网络负载平衡。实验证明了该算法的有效性。     

基于局部网络信息的P2P系统负载平衡算法

提出了一种基于P2P网络局部信息的负载平衡算法,该算法依赖于局部网络的负载信息,并在局部网络内部进行负载迁移使整个系统达到负载平衡状态。理论分析和实验数据均表明,该算法可在网络传输存在限制的条件下,尽快地使系统到达平衡状态。基于局部负载信息与基于全局负载信息的负载平衡效果几乎相同,而前者的时间复杂度远低于后者,特别是在节点较多的P2P网络中。同时由于在局部网络内进行负载迁移,故能够以较小的网络通信量得到良好的性能。     

一种支持邻居负载感知的动态负载平衡扩散算法

动态负载平衡是网络节点之间负载分布调整的主要手段。负载平衡中的扩散算法与其他算法相比具有各节 点同步执行,迁移开稍较小、不存在中心节点瓶颈等优势。对FOS (First Order Scheme)扩散算法进行改进,提出了 支持部居负载感知的动态负载平衡扩散算法(NLA LI3)。采用了发送者启动的策略来建立迁移组,利用节点的部居 负载信息计算负载交换的影响因子,以实现对H)S算法的加速改进。实验证明,该算法有效提升了收敛速度。     

一种分布式工作流中基于负载平衡的调度算法

工作流管理系（Workflow Management System）帮助企业实现分布式异质环境中的人工和自动任务的全面流程化。本文提出一种新的分布式WFMS负载平衡调度算法,解决单节点引擎负载过重的问题。改进后的负载平衡技术比轮询调度算法更能保证多引擎间负载基本均衡。当多引擎间任务调度出现不平衡,导致某些节点负载过重或是某个节点出现故障时,多引擎能够根据相应模型策略和实际的信息来动态调整各节点的负载,这样也可以在一定程度上解决有大量分布式事务处理时的性能问题。另外,负载指数调度算法实现简单,尽可能地减少了引擎负担。     

一种实时集群计算机系统动态负载平衡算法的研究

负载平衡是集群计算机并行计算的核心问题。该文在研究了多种非实时并行系统负载平衡算法后,根据实时集群系统的特点,提出了一种基于动态任务分配表的负载平衡算法,并对算法的设计思想和实现作了阐述。     

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     

一种基于预测的负载平衡策略

分布式和并行系统的负载平衡是影响系统性能的一个重要因素，本文提出了一个基于预测的动态负载平衡算法，本算法以本地负载信息为基础预测该结点达到空闲状态的时间，并且在该结点到达空闲状态之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，提高系统资源的利用率，提高系统性能。     

传感器网络中一种负载平衡的选播路由算法

针对传感器网络的特点,提出了一种基于权重负载平衡的选播路由算法.该算法的基本思想是根据路径上传输数据的能量消耗、邻居节点的剩余能量和跳数信息计算权重,并选择最小权重路径.新算法通过利用权重让更多节点分担数据传输以保持网络负载平衡,延长网络生存期和改善选播路由的性能.仿真实验表明,新算法的网络生存期是SARP的2到4倍,具有良好的路由性能.     

基于遗传模拟退火算法的网络负载平衡研究

介绍了网络负载平衡的基本算法,建立了负载平衡的数学模型,重点阐述了遗传算法和模拟退火算法相结合的重要意义。并提出将遗传模拟退火算法应用于解决网络负载平衡问题的算法,通过实例证明了其有效性。     

一种结构化P2P网络动态负载均衡算法的研究

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.     

基于P2P的MMOG中动态负载均衡算法

P2P技术在解决大规模网络游戏的伸缩性方面提供了很好的解决方案。但是由于节点的计算能力和带宽方面的异构性,网络游戏系统应该具有一定的负载均衡能力,即能够以较小的负载迁移率动态地将负载从超载节点迁移到轻载节点中。该文提出了一种在游戏动态运行过程中的一种动态负载均衡算法。实验表明,该算法能够有效地均衡负载分布和降低负载迁移率。     

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。     

基于DHT的P2P系统的负载均衡算法

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.     

基于多级回答域搜索算法的P2P搜索技术研究

本文从基于P2P技术搜索方法的特点入手,阐述了P2P信息检索技术的原理、一般结构以及P2P模式的主要信息检索方式,分析了当前几种主流的P2P信息检索技术的研究方向和发展动态,提出一种基于分布式哈希表的协议搜索算法(Multi-RD,MRD),最后用数理分析获得了网络资源查询的搜索效率概率。     

基于JXTA平台的P2P搜索算法的研究

针对P2P应用程序开发效率不高,平台互通性差等问题,SUN公司推出JXTA平台,初步实现了JXTA定义的3个目标:互操作性、平台无关性和无处不在性.同时,JXTA平台也是一个不断发展和完善的平台.通过对其搜索算法(DHT)的分析,指出JXTA网络存在脱离底层网络、不支持内容查询、查询效率受网络波动影响大等缺陷,同时指出下一步的工作是寻找一种能察觉底层网络的算法并在JXTA平台上实现,最后采用一定的标准来对该算法进行评价.     

一种新的P2P流媒体负载均衡路由算法

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。     

基于遗传算法的P2P流媒体数据调度策略研究

介绍一种基于P2P的点播系统中的数据调度策略。该策略的主要特点是使用了遗传算法进行寻优,并针对该问题提出了相应的编码方式、适应度函数,罚函数以及控制服务器负载平衡的修补策略,在服务器和P2P网络中节点之间进行合理的分配调度数据,从而充分利用P2P网络中节点的资源以减轻服务器的负载。最后通过仿真实验,验证了算法的有效性。     

一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法

P2P应用的广泛流行给ISP骨干网络带来了前所未有的流量压力,P2P缓存(peer-to-peer caching)技术是目前缓解这种流量压力的最有效手段之一,缓存部署方法对P2P缓存系统的运行效率有重要影响.已有缓存部署方法分为两类：基于骨干节点的部署方法(node-based cache deployment, NCD)和基于骨干链路的部署方法(link-based cache deployment, LCD).在不同的P2P流量分布情形下,NCD与LCD各有优劣,但是,这两类方法未能充分发挥缓存的性能.提出一种基于点路结合的骨干网P2P缓存部署方法(node-Link based cache deployment, NLCD),根据缓存部署过程中P2P流量分布和缓存存储状态的动态变化,灵活选择骨干节点或骨干链路作为部署位置.建立了以网络负载最小化为目标的缓存部署模型,基于该模型将P2P缓存部署问题建模为一个最优化问题,由于流量分布和缓存状态会在部署过程中不断变化,不具有最优子结构性质.证明了该最优化问题为NP完全问题,并设计了一种启发式贪婪算法进行求解.实验结果表明,针对典型的H&S型、Ladder型骨干网络拓扑,使用NLCD的平均链路使用率比使用LCD低5%~15%,比使用NCD低7%~30%.