基于负载均衡的M2M网络多径路由算法

针对现有多径路由算法中存在的路径间干扰问题,通过屏蔽干扰节点,建立非干扰路径。同时,为了均衡网络能量消耗,根据每条路径当前的性能指标值,对源节点流量负载进行合理分配,从而延长网络生存周期。仿真结果表明,基于负载均衡的多径路由(Z-LBMR)算法相对同类型的路由算法在分组投递率、平均端到端时延和网络生存周期方面都有明显改善。     

基于多路径传输的动态负载均衡路由算法

针对当前数据中心网络面临的资源分配不够合理、资源利用率低等问题,提出一种基于多路径传输的动态负载均衡路由(multipath transmission-based dynamic load-balanced routing,MTDLR)算法.该算法利用软件定义网络(software-defined networking,SDN)架构集中控制的优势,建立实时全局资源视图,综合考虑多路径的链路带宽均衡度、路径带宽最优度和路由跳数等路径层面因素,为每条数据流选择最优路径.在此基础上,搭建SDN仿真平台进行性能测试,仿真结果表明:在多种拓扑结构的数据中心网络中,MTDLR算法较等价多路径(equal-cost multi-path,ECMP)算法和全局负载均衡(global load balancing,GLB)算法在带宽利用率、吞吐量等方面均有一定程度的提高.     

基于深度强化学习的综合能源业务通道优化机制

为了保障综合能源系统的稳定运行,承载综合能源业务的通信网络需要具备高可靠、低风险等特征.依据综合能源业务的通道要求,提出了一种深度强化学习的算法,旨在对大规模综合能源业务在承载的电力通信网上寻找到整体最优的路径.该方法以整体时延和网络负载均衡度为目标,对网络拓扑进行训练,并保存模型,然后通过迭代学习获取最优的结果.仿真结果表明,该方法找到的路径既可以保证整体时延较短,又可以保证网络的整体负载均衡.同时,在网络规模很大、业务数量很多的情况下,深度强化学习算法可有效提高计算效率.     

基于负载均衡的联合路由策略

针对目前IP over WDM网络中的路由算法在负载均衡方面存在的问题,提出了一种考虑负载
均衡的新型联合路由算法——负载均衡算法(LBA). 该算法在链路（包括逻辑链路和物理链
路）权值分配过程中考虑了节点负载的影响,并且在目标函数的选取中充分考虑了链路资源
的利用情况. 通过对节点负载分布的方差和业务阻塞率的仿真分析,验证了该算法在负载均
衡和网络资源优化利用及降低端到端时延等方面的优越性.     

k-ary n-cube网络中跨区域适应性路由算法

针对k-ary,n-cube网络,提出一种无死锁、元活锁、负载均衡的跨区域路由算法(Quadrant Crossing Routing,QCR).算法按照分组源目的节点相对位置将网络划分路由区域,并给予这些区域不同的权重,同时设定跨区域规则,允许分组根据网络负载状态跨区域路由,这样就使得网络的流量分布更均衡.网络的负载程度由输出端口等待分组请求的时间间隔的大小决定.最后,利用OPNET对所提算法在不同流量模式下进行仿真.结果表明:相比已有的同类算法,如维序路由算法(Dimension Order Routing,DOR),Duato及GAL等,QCR表现出较好的时延、吞吐性能.     

基于SDN的一体化融合网络路由调度机制

为了解决一体化融合网络动态接入设备出现的通信波动、流量负载均衡以及鲁棒性差等问题,结合软件定义网络（SDN）技术, 优化了基于主客观的精准成本模型,将指标阈值型G1法作为主观赋权法,将标准离差法作为客观赋权法,使用乘法集成法对主观法和客观法计算出的权值进行成本整合,给出了最终的链路成本。提出了一体化融合网络多路径选择算法,把优化后的成本组合运用到多路径迪杰斯特拉（Dijkstra）变种算法中,得到传输链路及组合成本。提出了一体化融合网络联邦路由拓扑和策略,使不同网络可以选择符合自身特征的多条路径并按比例转发。研究结果表明,所提方案优化了差异化路径选择和流量调度,增加了链路带宽利用率并减小了网络传输时延。     

自适应负载均衡路由算法研究

提出了一种基于流言机制的自适应负载均衡路由算法.该算法结合流言路由机制与网络负载均衡的思想,在路由发现阶段,根据节点分布情况和节点当前负载在局部范围内的相对轻重,自适应地调整流言转发概率,让负载较轻的节点优先参与路由建立.仿真实验表明,该算法减少了路由开销,提高了分组平均投递率,降低了数据分组端到端平均时延,具有较强的...     

基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法

对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进, 解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷, 提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法. 该算法以着色图为路由分析模型, 以最短路径和链路状态作为路由指标, 以最小累积干扰为信道分配指标, 优先接入空闲授权信道, 否则利用功率冗余接入, 发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法. 仿真研究结果表明了该算法的有效性, 与现有路由算法相比, 提高了网络吞吐量, 降低了丢包率和端到端时延.     

稳定路径的Ad hoc网络QoS路由算法

移动Ad hoc网络中节点移动或能量耗尽会使得建立的QoS路径断裂而需重构路由,造成通信中断,对实时业务造成严重影响,提出了一种基于路径稳定性的QoS路由算法.该算法采用网络探测技术,综合考虑链路和节点稳定性,选择一条最稳定的路径进行通信,并实时监测路径状态变化,有效降低通信中断的概率.仿真表明,该算法有效改善了分组传送成功率、时延抖动等网络性能.     

无线Mesh网络干扰与区域负载感知路由度量

针对干扰邻居数(INX)路由度量不能正确反映网络负载分布信息这一关键问题,在INX的基础上提出无线Mesh网络干扰与区域负载感知(IRLA)路由度量. IRLA通过平均竞争度描述干扰链路对同一信道的竞争程度和干扰链路负载的离散程度来衡量网络负载分布状况,使网络在路径选择时避开重负载区域,有效地实现了网络负载均衡. 理论分析和NS-2仿真结果表明,所提路由度量能显著提高网络吞吐量,降低网络端到端时延和丢包率,在高负载网络环境下,仍具有提升网络性能的优势.     

基于云计算的多目标服务调度算法的改进研究

在研究现有云计算服务调度算法的基础上,设计了基于QoS的分布式多目标服务调度算法。该算法兼顾用户需求和系统整体性能,依据完成时间、费用、开销和负载均衡多个参数进行服务调度,从而获得较好的调度质量。仿真实验表明该调度算法能够满足云用户的QoS要求,调节云内各种设备的负载均衡,提高云计算平台运行效率。     

基于网格的异构无线网络负载均衡算法

针对目前软负载均衡算法中无线资源统计不具有普适性,未考虑用户业务需求与异构资源单元差异性匹配的问题,根据网格计算的思想,在异构无线网络中提出了基于网格的负载均衡算法。该算法首先将无线资源映射成不同的三维资源单元,每个三维资源单元相当于一个网格。然后将业务分成不同的子业务流(数据包),统一分给不同的网格,实现业务的分布式分流,在保证用户QoS的情况下,实现网络的负载均衡。仿真结果表明:基于网格的负载均衡算法能够较好地均衡异构网络间的负载,降低负载偏离度,提高系统吞吐率。     

综合业务平台负载均衡的研究

为满足下一代网络中综合业务平台(ISP)运行的稳定性 、高可靠性及实时性要求,针对业务特点，设计了能达到负载均衡目标的定制接受算法. 根 据业务量差异情况设置参数，此算法可以较快地响应业务量变化，调整权值到最佳状态. 仿 真实验表明，应用该算法分发业务请求可以降低处理的平均响应时间. 此外，采用多级Java 管理扩展(JMX)结构实现了平台多服务器负载均衡机制，从而根据业务量情况灵活的增删服 务器个数，实现对平台中多台服务器的分布式管理.     

一种智能变电站一体化信息平台的设计方案研究

从智能变电站一体化信息平台与调度一体化功能协调的角度分析了智能变电站站控层一体化信息平台的功能需求与技术特征,总结了一体化信息平台当前研究和建设现状,提出了一种未来智能变电站一体化信息平台的构建方案。该平台统一和简化了智能变电站的数据采集,形成唯一性、一致性的基础数据和信息,以标准的方式实现变电站内外实时数据及信息的交互和共享,并保留与电力数据网及其他软件的良好接口。方案结构紧凑,设备布置简洁,降低工程综合造价与设备维护工作量,是一种智能变电站一体化信息平台的远景设计方案。     

基于消息的加权负载均衡算法

在研究EAP协议与Diameter协议的基础上,为解决分布式认证系统节点间会话一致性的问题,以及尽可能减少服务节点数量改变时产生的会话迁移数量,提出了一种基于消息的加权负载均衡算法(MOLB)。该算法使用散列法、虚拟节点和红黑树相结合的技术,实现了客户端请求在服务节点间的合理分布。Diameter网络环境中的实验结果表明:与其他常用的负载均衡算法相比,本文算法具有较小的负载均衡度和会话破坏度以及较低的会话破坏分布度。     

基于负载平衡的无线传感器网络路由算法

为了提高无线传感器网络的能量利用率和延长网络的生命周期,本文提出了基于负载平衡的无线传感器网络路由算法。首先,将网络划分成多个网格,根据网格内节点的负载情况定义网格的状态,结合网格的地理位置和网格负载状态选择路由网格;其次,根据节点剩余能量和负载大小在选择的网格内选取一个合适的节点开始数据的收发工作;最后,通过模拟实验将本文算法与GPSR算法和GEAR算法进行比较。仿真结果表明,该算法有效改善了网络的负载均衡,延长了网络的生存期,并提高了网络的吞吐量。     

基于动态反馈的负载均衡方法研究

随着基于互联网的应用服务快速发展,网络上提供应用服务支撑的服务器(集群)所面临的并发性访问激增,运用负载均衡是应对处理大量并发访问及提高服务请求接入性能的重要策略之一。负载均衡通过对服务器集群中的逻辑/物理单机进行规划实现负载任务分配调度,实现对大量并发访问的并行化处理,从而提高应用服务的请求接入和服务处理性能。提出了一种基于动态反馈的负载均衡方法,其通过周期性的获取集群中单机节点的工况信息,然后分析单机节点的实时负载和响应情况,并将其与保持负载均衡性能的决策参考阈值相比对,通过负载任务再分配达成动态负载调整并保持集群工作性能均衡的目的,进而提升集群系统的服务吞吐能力,降低服务请求的响应延迟,能够为开展海量数据高并发处理提供技术基础和保障。实验结果表明,该算法使系统的整体性能得到了改善。     

智能电网综合评估指标体系初探

科学评估智能电网发展水平和潜在效果是规划与建设智能电网的基础。有鉴于此,初步构建了智能电网综合评估指标体系,主要包括发展水平指标体系和效果/影响指标体系。其中,发展水平指标体系用于描述发电、输电、变电、配电、用电和调度6个环节的关键技术的发展程度,而效果/影响指标体系则反映智能电网建设给发电公司、电网公司、电力用户和整个社会可能带来的效益与影响。之后,提出了基于模糊层次分析法的智能电网综合评估方法流程。     

面向时延敏感业务的服务功能链部署

服务卸载和雾/边缘计算为解决云网络的延迟提供了新的范例。然而,目前关于服务卸载的研究大多考虑将正在运行的计算服务从手机或云网络卸载到雾/边缘计算网络。但是,在卸载的过程中,它会消耗额外的资源并影响用户的体验。因此,该文在部署服务功能链(SFC)时,考虑通过有效的在线博弈决策,将每条服务功能链的部分虚拟网络功能(VNF)卸载并部署到雾/边缘网络中,从而满足用户的时延要求。该文提出了一种基于服务卸载和在线博弈的最小化时延的服务功能链部署算法(DSFCD-SOOG),将有效的在线博弈和服务卸载决策相结合,在云雾计算网络中部署服务功能链,以减少服务功能链的端到端时延。最后,该文验证了DSFCD-SOOG算法在服务功能链部署中的资源效率、时间效率和阻塞率方面的优越性。     

基于云计算的弹性负载均衡方案

针对云环境下大量并行计算易导致节点负载不均影响云平台服务质量的问题,提出一种基于云环境的弹性负载均衡方案。该方案构造了负载均衡模型框架,对虚拟机负载状况和虚拟机集群资源利用率进行量化评估,并为实现虚拟机集群负载的均衡和弹性伸缩,设计了负载均衡模型和弹性伸缩算法。测试结果表明在该负载均衡机制下,新方案的用户响应时间有所改善,可相应提高资源利用率。