松耦合多处理机在大数据处理中的应用

为提高庞大且复杂数据的处理速度和降低成本, 将应用由原来高端的服务器转向了由中低端硬件构成的机群平台, 即松耦合多处理机系统。在松耦合多处理机系统中利用集中式工作池技术和分布式工作池技术, 及时给系统中处于空闲状态的处理器分派工作任务。仿真实验表明, 该系统与非工作池方式的多处理机系统相比, 提高了大数据的处理速度。     

一种动态网络负载平衡集群的实践方法

讨论了网络负载平衡集群系统下．基本的平衡算法和动态负载平衡机制．在LVS的基础上配合轮询算法实现了集群的动态负反馈机制。给出了一个基本的动态平衡模型并加以分析．     

一种基于预测的负载平衡策略

提出了一种基于预测的动态负载平衡算法，算法以本地负载信息为基础预测结点到达空闲状态的时间，并且在此之前发出任务请求，从而保证系统中各结点都处于忙碌状态，以提高系统资源的利用率与系统整体性能。由于算法在实施负载平衡时不需要在各进程之间进行同步操作，而且各结点自主决定负载平衡参数，对系统中其他结点的信息要求少，因此负载平衡的开销较小。实验证明，该算法对于科学计算类问题具有较好的效果。     

浅析集群系统中的动态负载平衡

本文简单介绍了工作站集群的特点,并详细讨论了工作站集群负载平衡中的各个方面的问题,给出了解决此类问题的常用策略.最后立足于SPMD模式下大规模数字运算并行程序,给出了一个有代表性的实现动态负载平衡的算法.     

Valiant负载平衡技术在宽带通信中的应用研究

在分布式计算机系统上实现负载平衡是分布式系统领域从70年代初至今的热门课题。介绍了Valiant负载平衡技术在宽带通信中的最新应用研究情况,重点讨论了基于Valiant负载平衡技术的两级交换机和鲁棒选路算法,分析比较了它们相应的性能,提出了需要解决的问题。     

结构化P2P网络中动态负载平衡研究

在结构化P2P网络中,为了降低动态负载平衡策略中负载在轻、重载节点之间转移的开销,本文对虚拟服务器负载平衡算法进行改进：提取节点IPv6地址中的物理位置信息作为负载转移时轻、重载节点的相关性信息,选择物理位置邻近的轻、重载节点相匹配进行负载转移,以减少负载匹配和转移时的开销,增强负载平衡的快速和有效性。所做改进降低了相关性信息的计算开销。     

松耦合事件机理与实现

针对分布式系统中信息变化消息的通知问题,研究了松耦合事件在COM 对象之间通讯的方式,分析了松耦合事件的实现机理和架构,提出了松耦合事件系统"推"的消息通知方式,解决了"拉"方式中存在的时间浪费和时间延迟问题,给出了松耦合事件在VisualC 6.0中的实现方法,认为松耦合事件对于建立高质量的分布式应用系统具有重要作用。     

基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法

介绍了并行算法中常用的动态负载平衡技术,并分析了RMI的工作原理,提出了一种基于RMI的集中式并行动态负载平衡算法.该算法最大的特点是不需要保存结点的负载信息,可有效地减少各节点之间通信和同步所需的时间,同时结合了RMI的运行机制和JAVA的线程机制,由子结点根据自己的负载情况动态地推动任务的划分和分配,可以在多结点的并行搜索计算中获得较高的加速比和效率.通过在33个结点的并行机上的试验,证明了该算法的可行性和有效性     

一种基于多Agent的动态负载平衡算法应用研究

在介绍动态负载平衡算法基本原理的基础上，提出了一种基于多Agent的负载平衡算法DMAL，定义了节点机可能的4种状态，并讨论了DMAL算法的实现规则；描述了基于DMAL算法的任务调度模型；讨论了DMAL算法中任务的分类问题、任务的迁移粒度问题、负载迁移的触发时机问题；为了增强在负载平衡时处理节点间的通信能力，引入了多Agent技术，并为异构分布式处理系统提出了一种基于DMAL算法的负载平衡框架结构；最后通过实验仿真，比较了DMAL算法、现有的负载平衡算法以及不作负载平衡的运行结果．实验结果表明，基于DMAL算法的分布式处理系统工作在不同负载和应用问题数据规模的情况下，在任务的处理时间、丢弃率和平均响应比方面都显示出良好的性能，从而验证了该算法方案的可行性和有效性．     

Web层混合因子动态负载平衡策略

负载平衡是实现J2EE集群的关键技术之一。本文将平均响应时间和加权连接法结合,提出了一种Web层混合因子动态负载平衡策略,并通过实验证明了它的有效性。     

一种基于云计算的负载均衡技术的研究

运用云计算模型与马尔可夫过程理论,建立云计算下的负载转移,给出转移概率算法来解决节点的负载失衡问题。通过将服务封装在虚拟机中并映射到各台物理服务器上,根据虚拟化技术负载变化进行虚拟机和物理资源的重映射,从而实现整个系统的负载均衡。     

飞机机体疲劳定寿载荷计算

飞机机体的疲劳载荷对确定飞机的使用寿命有着非常重要的作用。给出一种计算飞机疲劳载荷的方法，并对某型飞机疲劳载荷进行了计算，收到较好效果。该方法是通过对数值模拟结果或测压实验结果进行积分获取飞机机体各部件的载荷分布和载荷作用点，并根据飞机的运动平衡方程进行载荷平衡修正以获得最终用于设计的疲劳载荷。     

LVS负载均衡技术在网络服务中的应用

文章针对使用服务器集群实现网络服务时的负荷分配问题,运用LVS的IP负载均衡技术,以校园网中网络服务器及网络服务为研究对象,设计了一个具有可伸缩、高性价比和能提供连续服务等特性的负载均衡系统。该系统能很好克服服务器端瓶颈问题,有效整合现有资源,大大提高服务器的服务能力。     

并行查询优化中的负载平衡问题研究

在现有工作的基础上,引入数据偏斜因子,在并行查询优化阶段考虑负载平衡问题,提出了一种并行查询优化方法.用算子间并行性来弥补由数据偏斜引起的算子内并行性下降而造成的影响,提高了查询执行效率,减少了查询时间.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销; 然后基于簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性; 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

基于逻辑分区的仿箱鲀鱼群负载均衡分簇控制算法

为实现水下仿箱鲀鱼群体协同控制, 并降低网络节点间负载的不均衡性导致的能量损 耗, 提升群体续航能力, 提出一种基于逻辑分区的负载均衡分簇控制算法. 首先实现局部快速分簇, 减少节点间维护报文数量, 降低系统整体开销; 然后基于 簇内逻辑分区策略, 实现监测、 保障和侦察多区域协同控制, 并结合最小响应时间整编零散鱼群, 优化网络控制体系的同时提高组网灵活性; 最后在维护过程中采用区域节点角色转换机制, 实现网络负载均衡. 通过仿真分簇实验验证了算法的有效性, 并结合网络能量消耗、 网络生命周期和能量均衡性3个指标验证算法的可行性.     

入口链路负载均衡技术在Cisco设备中的应用研究

简要阐述链路负载均衡的定义、类型和原理,主要研究入口链路负载均衡技术拥有在全球最先进的网络解决方案的供应商Cisco公司生产的专业设备上的应用,分析了Cisco入口链路负载均衡特性的架构、配置及实现的工作原理。Cisco的入口链路负载均衡技术通过在设备上的智能DNS解析功能,可以根据用户发起访问的源IP地址的不同,让用户通过不同的链路进行接入访问,实现对最优入口链路的选择,以达到使用户访问网站的响应速度得到提高的目的。     

基于负载均衡的无线传感器网络路由算法

针对传统的分簇路由协议存在的监测盲区和"热区"问题,在LEACH和PEGASIS协议的基础上做了改进,提出了一种负载均衡的无线传感器网络改进分簇路由算法.在簇的构成阶段,综合考虑了节点到簇首及簇首到基站的复合距离,普通节点选择复合距离最小的簇加入;簇间通信采用多跳的方式,多跳通信的下一跳路由是基于网络通信开销指标和簇首的剩余能量选择的,使得网络的负载更均衡.NS2仿真结果表明,改进路由算法高效地平衡了整个网络的能量消耗,从而延长了网络的生命周期.     

基于时延的软件定义卫星网络控制域规划策略

现有软件定义网络（SDN）多控制器划域研究大多基于拓扑相对固定的地面网络,难以适应拓扑动态变化的卫星网络,而现有卫星网络研究在处理时延问题时大多只考虑传播时延。针对这一问题,在建立模型时引入控制器处理时延、排队时延对划域的影响,提出了一种面向软件定义卫星网络（SDSN）的时延分析模型。借助该模型进行SDSN多控制域的划分。经过仿真验证,与现有的地面SDN多控制域规划算法及卫星网络控制域划分方法相比,该算法能够更好地适应卫星网络环境,有效降低网络时延,使控制器间负载均衡性能提升40%以上。同时迭代跳出机制使得算法运行速度快,能够适应卫星网络拓扑的快速变化。     

人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究

电力系统负荷预测的精度将直接影响电力系统的经济效益和用电的安全和稳定.通过讨论短期负荷预测,来阐述Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.并分别用BP算法和Levenberg-Marquardt算法对绥龙110 kV变电局所属供电网络远动采集来的负荷数据进行预测,来说明Levenberg-Marquardt算法优于传统BP算法.