在overlay网络上的负载平衡多播路由算法

针对基于代理服务器的overlay网络的负载平衡多播路由算法被提出.它能均衡利用overlay网络的有限资源,并能满足多播应用的延迟限制需求.首先用具有延迟约束的Steiner树问题对路由问题进行建模;然后采用预计算方法将计算复杂度集中在预备的单点路径计算上,使由这些单点路径所构成的网络更易于构建负载平衡路由树:预计算只计算一次,结果使用多次,因此降低了总体的计算复杂度.仿真实验的结果表明,相对于其他的快速启发式算法,该算法能提供更为优越的性能.整体而言,基于预计算的负载平衡多播路由算法在性能和计算复杂度方面取得了很好的平衡.     

负载平衡实践方法的研究

在机群系统环境下，讨论了负载平衡实践的若干方法，分析了轮转法、最少连接法、加权轮询调度等算法的原理和算法的适用面，有效地解决了机群处理结点的负载平衡问题，并给出CPU资源、内存资源等负载信息采集的Visual C＋＋程序代码。     

一种改进的静态资源优化利用路由算法

提出了一种基于遗传算法的静态资源优化利用路由算法,该算法在考虑网络资源消耗的基础上,以网络负载平衡为优化目标,从而达到合理利用网络资源,增强网络生存性的目的。最后给出了仿真实验结果,并对结果进行了分析。     

应用服务器的负载平衡技术和实现方案

在下一代网络中，应用服务器通常基于分布式计算技术构建，负载平衡是它的重要性能指标之一。本采用集中式算法实现应用服务器的负载平衡，重点讨论了两种负载分配模型和几种消息定位策略；此外还给出一个通用的负载平衡实现方案，CORBA技术是实现该方案的一种很好选择。     

过程化作业网络调度方法的研究

在可调度的过程化作业网络的基础上提出了"全局调度-静态调度-动态调度"的三层负载平衡调度模型.全局调度在PHB覆盖网上进行调度;静态调度将作业网络进行解析和调度,在对等的机器列表中进行调度,其中提出了一个基于作业网络DAG模型的静态调度算法,该算法是对动态负载平衡算法的扩展,用于作业网络的静态负载平衡;动态调度将作业进行在机器组间的调度.结果表明,该模型在大规模、高度动态、高度异构的网络上有较好适用性.     

Hose不确定模型下一种新的动态选路算法研究

该文讨论了全连接结构的光交换网络在Hose不确定模型下的动态选路问题,并基于Valiant负载平衡机制,提出了一种新的动态选路算法.分配系数可调的负载平衡选路算法(Load Balancing with Adjustable Distribution Fraction, LBADF)。LBADF算法根据网络中各条链路上空闲光路的数目对Valiant负载平衡机制中的分配系数进行动态的调整,从而达到优化网络性能的目的。计算机仿真表明LBADF算法相对于分配系数恒定的VLB算法具有更小的全网呼损率,同时也相应地降低了全网中所有节点对的最大呼损率。     

基于业务分类的并行分布式QoS路由算法

文章提出一种与智能业务识别相结合的分布式QoS路由算法,能以并行的方式解决网络中呼叫的接入和带宽分配问题,能有效地解决大型网络的负载平衡。它不仅继承了分布式路由算法简单、链路开销小的优点,而且可以减少网络处于重负荷时所产生的资源碎片,接纳更多的业务。理论分析和仿真结果表明算法是有效的、可扩展的,并能提供满意的业务接入成功率和资源利用率。     

基于多种资源的负载平衡算法的研究

系统资源的有效利用是集群系统的关键问题,负载平衡是实现资源有效利用的重要手段.本文,提出了两种基于资源使用率和向量负载指数的、采用进程迁移机制的负载平衡算法,并通过踪迹驱动的方法进行了大量的模拟和分析.     

无线Ad hoc网络中的负载平衡广播路由算法

在无线Ad hoc网络中,由于节点的能量有限,如果过分消耗一部分节点的能量使这些节点退出,这样将会影响整个网络的连通性,因而能量的负载平衡成为了一个核心问题,针对该问题提出了一个时间复杂度是O(2)的贪心算法--WMST(weighted minimum spanning tree),该改进算法综合考虑了节点初始能量和通信的能量消耗等因素,随后又提出了一个改进算法,最后通过模拟实验将这2个算法与BIP算法进行了比较,实验表明该算法有效的改善了网络的负载平衡以及网络的生命期,最后,还指出了进一步的研究方向.     

DHT网络中一种基于虚拟服务器拆分的负载平衡算法

分析比较了目前DHT网络中基于虚拟服务器（virtual server）的负载平衡算法,根据节点间间距的分布概率,建立了基于虚拟服务器的DHT网络负载分布数学模型,详细分析和计算了DHT网络中单虚拟服务器问题（SVSP）发生的概率,提出了一种基于虚拟服务器拆分的负载平衡算法（VSSLBA）,仿真实验验证了理论推导的正确性与算法方案的有效性。     

基于IPv6流媒体的网络电视墙的研究与实现

随着IPv6研究的深入,IPv6实验网已具备一定规模,已经有丰富的网络资源,特别是为吸引用户访问而建立的流媒体资源.以IPv6流媒体为基础,提出一种流媒体网络电视墙呈现的实现方式,与传统的界面方式相比具有可视性和监控性,与现实的电视墙相比具有实用经济性和远程监控性,同时能让用户准实时了解流媒体内容信息,具有很大的实用性...     

全台网非线性编辑设备选用与研究

分析了中小电视台在构建高效、实用的非编网时需要考虑的问题,根据实际情况阐述了非编设备的选用要求,并对实现的非编网络系统进行了介绍.     

基于电力线传输的家庭自动化网络方案设计

利用电力线通信系统构建了家用电气自动化控制网络，并进行了协议和软件设计研究。通过实际运行，验证了该网络系统的有效性和实用性。     

人工神经网络在决策支持系统中的应用

在传统的决策支持系统中，加入基于神经网络的预测模块，完成了复杂的非线性预测，使决策支持系统更加的智能化、自动化。该模块采用反向传输BP神经网络模型来实现，通过网络的自适应训练和学习，找出输入和输出之间关系以求解问题。利用该系统对社会消费品零售额进行预测，结果表明该系统具有较强的实用性和通用性。     

光突发交换网络中的突发分组组装策略

光突发交换(OBS)技术集成光电路交换和光分组交换的优势,能满足现有大容量、高速率的多媒体信息交换与传输,将成为下一代光IP骨干网的核心技术。本文详细论述了OBS网络中的关键技术———突发分组的组装技术的各种策略与实现方式,指出具有良好QoS保证又可降低可操控性的突发组装策略将成为最佳选择。     

动态运行配电网滤波装置优化配置问题的研究

针对配电网中多谐波源负荷并存的特点和多谐波源负荷工作时间的不确定性,考虑滤波装置的无功补偿性能,提出了动态运行的概念,给出了基于自适应遗传算法的动态运行配电网滤波装置递阶优化配置问题描述,通过实例分析说明了该动态运行分析方法的可行性和实用性.     

基于RBF神经网络的高校奖学金等级预测模型

基于目前高校奖学金评定的现状,首先建立了高校奖学金评定指标体系,并对RBF神经网络的算法进行了分析,而后通过MATLAB7.0,使用训练样本数据创建了Approximate型的RBF神经网络模型。对测试样本数据的仿真结果表明,此模型作为奖学金评定的依据,具有较高的参考价值和实用性。     

解除NOVELL网络超级用户口令的方案

给出了NOVELL网络中超级用户口令遗失的五种应急方案和策略。这五种方案可以重置超级用户口令 ,而且完全不破坏原来的网络系统和数据资源 ,具有很强的实用性。     

基于MDS4的网络资源管理

网格是把地理位置上分散的资源集成起来的一种基础设施。传统意义上的网格资源通常包括计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源等,并且认为网络有足够的传输能力,能够为网格应用之间的数据传输提供足够的带宽资源。因此,传统的网格把网络看作数据传输媒介,而并没有将它作为一种可控制的资源提供给用户。对于数据密集型的网格应用,这时网络就成为一种数据传输瓶颈。这里提出了一个基于MDS4的网格网络模型,把网络抽象为资源,为用户提供按需的服务。     

基于SNMP和AgentX的SDH网络管理

网络管理是同步数字体系(SDH)网络的重要组成部分。考虑到简单网络管理协议 (SNMP)自身拥有的简单实用特性,以及AgentX协议为网络设备带来了灵活的可扩展性,本文提出了一个基于SNMP和AgentX的SDH网络管理方案。文中详细论述了该管理方案,划分、说明了实现过程中几个关键的设计模块。该方案的实施,使得SDH的网络管理更加灵活且高效。