基于隐含QOS-簇映射的分布式自适应副本分布算法

研究了数据网格中数据副本分布与存取的关键问题.基于对动态副本访问模式预测机制的分析,同时考虑QoS,提出“读-复制”和“测试-删除”机制,实现了一种基于隐含QoS-簇映射的分布式自适应副本分布算法(QCMR-DG).模拟试验表明,QCMR-DG算法能够以相当低的代价为数据网格应用提供至少满足各自QoS要求的较高数据存取速率.     

基于计算场的网格动态负载平衡算法

针对网格系统中存在的负载平衡问题,利用物理学中的场理论,提出了一种基于计算场的网格动态负载平衡机制.该机制利用节点远程势作为负载平衡时节点选择的标准,优先选择综合性能最好的节点进行负载迁移.实验结果表明,采用本算法后的系统负载平衡指数较低,响应时间较短.同时,算法考虑了节点间的通信关系,适应性更加广泛.     

基于开销分摊的数据网格副本创建策略

针对数据网格中自治节点创建副本时,缺乏全局信息只能考虑本地利益最大化而增大全局网络开销的问题,构建了一种开销分摊的副本创建激励机制,通过创建副本节点与受益节点共同分摊副本创建开销来获得本地与全局利益之间的均衡.然后基于这种思想提出副本创建算法,并证明了该算法的正确性和有效性,最后模拟实验表明在满足自治的前提下该策略能较好地取得全局优化.     

树型数据网格环境下副本放置算法研究

副本广泛地用于数据网格环境下以减少数据访问代价,降低网络带宽需求,增强容错能力等,但是副本数目受到节点存储能力等因素的限制,副本放置成为副本管理中一个值得研究的问题.文中针对网络带宽受到限制的树型数据网格,在考虑负载均衡的基础上,提出了一种利用动态规划方法求解最优最小可行副本集,然后在此基础上利用折半查找进行k个副本放...     

基于ED-Chord的数据网格副本定位机制

为了提高数据网格副本定位机制的负载平衡性和可扩展性,提出一种均匀分配节点标识的分布式hash表结构(ED-Chord),设计了基于对等网模式的层次结构副本定位机制(PRLM)。ED-Chord采用分布式方式获取节点位置分布信息,据此进行优化选择新节点的加入位置,使节点分布更加均匀,PRLM全局副本目录采用ED-Chord结构进行设计,本地副本目录利用虚拟组织的局部性进行查询。分析和实验结果表明:ED-Chord节点标识分布均匀,PRLM具有良好的副本定位时间性能,节点的负载平衡性与可扩展性较好。     

数据网格中基于效益函数的副本管理策略

通过分析数据网格中几种经典的副本管理策略的特点,针对网格这样一个协作计算的环境,提出了基于效益函数的副本管理策略,构建具有协作涵义的效益函数作为网格节点替换本地数据副本的依据.在网格模拟器OptorSim上进行的模拟实验结果表明:提出的基于效益函数的策略相比于基于经济模型的副本管理策略,在降低网络的利用率、减少带宽和存储资源消耗的同时缩短了系统的响应时间,达到了提高系统性能的目的.论证了该策略对于副本的管理是行之有效的.     

一种多集群网格的负载均衡算法

网格环境由于其可扩展性、异构性以及大量的传输延迟,使得网格环境下的负载均衡不同于传统的分布式系统.提出了一种动态的分布式负载均衡算法,该算法综合考虑网格站点的处理能力和站点之间的传输延迟,采用即时分配策略来降低作业的执行成本,目标是使系统平均作业响应时间最小化.仿真结果显示该算法显著减少了作业的平均响应时间.     

教育资源网格中基于节点负载的副本放置策略

针对教育资源网格中节点存储能力和处理能力差、网络带宽分布不均的特点,提出一种基于节点负载的副本放置策略（Node Load based Education Resource Grid Replication Strategy,NLERS）.该策略按照网络带宽分布的特点分为域内和域间两部分,域内部分通过将副本放置在性能相...     

结构化P2P网络中基于副本的负载均衡方法研究

针对结构化P2P网络中的“热点”问题,提出基于后继节点复制的负载均衡算法DLB-Chord.当任意节点处于超载状态并管理热门数据时,在其后继节点上创建热门数据的副本,放置副本的节点周期性地向源节点报告自己的状态,以热门数据为目标的查询到达源节点时,采用最小负载调度方法选择合适的节点响应查询.实验结果表明DLB-Chord算法可以获得较好的负载均衡效果,对网络的路由效率影响很小,同时不会引入较大的通信开销.     

面向传输延时的片上网络缓冲区分配算法

针对优化片上网络数据包传输延时的问题,提出了一种在缓冲资源限制条件下的缓冲区分配算法.该算法在建立二维网格结构的片上网络通信模型的基础上,依据各节点之间的通信流量,估算出节点中各输入通道的负载大小,再根据其负载情况采用模拟退火算法实现缓冲区资源的分配.实验结果表明,该算法可以更加合理地分配缓冲区资源,有效降低数据的传输...     

LFU-Min:基于LFU的全局最少使用副本替换策略

在最不经常使用的副本替换策略(LFU)的基础之上,提出了一个基于LFU的副本替换策略(LFU-Min)。主要思想是选择在最不经常使用的副本集中选择全局最少使用的副本进行替换。通过使用OptorSim数据网格模拟器对CMS网格的模拟实验,认为在相同的环境下,LFU-Min算法能减少副本复制次数,同时在作业平均时间上也具有较好的性能。     

基于改进径向基函数网络的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测是电力生产部门的重要工作之一,本文利用径向基函数网络（RBF）进行负荷预测,针对RBF在负荷预测中隐含层节点数难求问题,提出了一种改进的最近邻聚类学习算法即可解决该难点,又可提高RBF神经网络收敛速度和负荷预测精度．根据某地区电网的实例进行研究,结果发现本文算法比改进前的算法预测的最小、最大相对误差分别减小0．14和1．12,证明了改进后算法有效性和可行性,为电力系统负荷预测提供了一种新途径．     

数据网格中一种QoS驱动的副本选择算法

以移动Agent作为任务载体,代表用户应用程序在分散的数据网格环境下智能地进行副本选择.利用移动Agent与各个副本宿主节点的本机通信来替代传统的远程访问方式,从而避免大量的副本传输,节省网络带宽资源.提出了一种由用户QoS(服务质量)驱动的副本选择算法,开发出基于Java Swing的实验演示系统,并针对于3种不同的QoS目标对移动Agent的迁移进行了模拟试验.实验表明提出的副本选择算法能够根据用户的不同QoS偏好来优化副本选择,当网格规模较大时更能凸显对用户QoS偏好的优化效果.     

传感器网络中基于密度控制的路由算法

考虑传感器网络中节点非常稠密的特点,提出了一种将网格结构和密度控制相结合的路由算法以延长网络生存时间.算法先构造大小适当的网格,然后在网格中控制当前工作节点的密度,使之保持一个合适的值,最后使冗余节点休眠,并在合适的时刻醒来以补充死去的节点.模拟实验表明:在合适的参数设置情况下,拥有服务节点的顶点数占总节点的比例和存在路径的网格数占总网格数的比例均可以保持在90%以上.     

分布式优化在智能电网经济调度问题中的应用

为了减少智能电网中节点之间信息交换的需求,降低智能电网的发电成本和用户的用电消费,提出了一种时变拓扑下的分布式优化算法,用以寻找经济调度问题的最优解;结合图论的相关理论,将节点之间的信息交换用时变无向图表示,并根据光滑精确罚函数的思想,简化经济调度问题,将优化问题中的不等式约束整理到目标函数中,从而得到一个只含有等式约束的新的优化问题,随后通过调整参数值求得最优值,因为算法考虑了每个节点的容量约束,所以在实际应用中具有更好的普适性;证明了当全局目标函数取得最小值时,各个节点共同达到最优解,最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。     

基于网格聚类算法的电力营销预测研究

本文阐述了数据挖据的一些主要的方法和技术,详细介绍了基于网格的聚类技术,采用foodmart数据库作为算法输入的数据集,应用基于网格距离的聚类算法的实现对电力营销中客户的购买行为进行了聚类和预测,并验证了算法的正确性和有效性。     

计算网格中基于负载平衡的调度模式

对资源进行有效的管理和调度可以提高网格系统的利用率.针对计算网格中的负载平衡问题,为减少网络通信量,提出一种分布式的网格作业调度模型,并给出了其相关算法：将轻负载节点逐个收集到一个队列,并设定一个可调节的刷新时间,当重负载节点提出调度请求时,直接从轻载节点队列中取一轻载节点并把负载转移到该节点上,从而解决了资源调度中的负载平衡问题.     

网格环境下的静态启发式任务调度算法

针对网格环境中,任务调度的目标系统通常为任意连接的网络,程序大多数为密集型的并行分布式应用程序,提出了一个新的基于复制的启发式任务调度算法,该算法减少了任务在执行过程中重复查找最佳处理器的时间花费,可以同时执行多个应用程序,缩短了应用程序总的执行时间,并且平衡了处理器间的负载。实验结果表明:该算法能很好地符合网格的复杂环境,也能够更好地满足不同用户的实际需要。     

副本定位请求的调度算法

针对数据网格中各个网格节点的异构性等特点,提出了基于FCFS和“能者多劳”相结合的调度方法,在假设条件副本定位请求的产生速率相同以及所有宿主节点的定位能力总和相同成立的情况下,假设各个宿主节点之间的定位能力成等比数列.利用Java程序对系统模拟,模拟实验结果表明:系统在采用基于FCFS和“能者多劳”相结合的调度方法时,相比于采用M/M/N模型中基于FCFS的调度方法,能够使系统平均响应时间等多个性能参数得到改善.     

一种基于网格的多策略关联规则挖掘算法

在综合研究知识网格的基础上,针对网格平台异构性、动态性和分布性等特点提出一种适应网格平台的多策略关联规则挖掘算法(multiple-strategies based hybrid distribution algorithm,MBHD).MBHD在HD算法的基础上,融合了市场机制优化策略、时间戳机制和令牌环策略,有效克服了网格中制约算法性能的负载均衡问题,并避免了不必要的网络负载和网络竞争的产生,从而解决了关联规则挖掘中最关键的算法耗时问题,并提高了算法的效率和性能.实验给出了对应于不同处理器节点数量和最小支持度时的算法响应时间,表明本算法能够很好地适应网格平台特性,且其性能和可扩展性有明显提...