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校园网网络负载均衡技术研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着Internet的迅猛发展,互联网用户敷和流量呈几何级数增加,造成服务器超负荷运转,负载平衡高度是解决服务器超负荷运转的有效途径.本文分析了服务器负载特点和负载均衡常见调度算法,提出了自适应调度算法,根据服务器负载状态变化进行资源调度. 相似文献
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资源负载均衡是提高云计算资源调度效率的重要因素,为提高云计算中任务调度的效率,减少执行时间,针对传统的资源均衡算法在没有考虑到云计算环境下的资源节点安全性因素,复杂度高,效果不好的问题,提出一种引入安全性函数分形维特征重组的资源均衡算法。建立任务调度策略及资源均衡模型,构造任务调度所需要时间、费用、可靠性等方面的因素进行特征描述,对负载资源信息流的分形维信息特征提取,通过分层化状态重组,实现对资源负载的均衡处理,得到负载目标函数,提高任务处理效率。实验结果表明,该算法进行Cloud Sim平台下的负载云计算任务调度和负载资源均衡,能有效节省任务执行时间,降低计算开销,执行效率优越于其它算法。 相似文献
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智能电网的调度系统中,存在着巨大的时变调度数据,怎样使用这些数据完成对实时电网信息的提取是本文主要的研究方向。智能电网调度云计算中主要的核心问题就是对电网调度算法的选取,因此,在分析传统方法的基础之上,本文将使用调度中的资源来对电网调度任务进行映射,实现出实数编码。依据编码规则,在进行映射时把所有的大任务分成多个子任务,再依据这些子任务的数量来为染色体的长度进行定义,染色体中对应的基因就是在网络资源中子任务的编号。改进后的遗传算法(IGA)能将种群搜索应用到各个环节中去,改进了传统的调度算法,使得任务完成时间缩短,收敛的速度得到了提高,仿真实验结果表明本文提出的电力系统优化任务调度算法为整个调度系统提高了性能,进一步优化了负载均衡。 相似文献
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针对云计算下的负载均衡存在效率低的问题,本文首先在鲸鱼算法的基础上,通过种群初始化,淘汰和竞争机制提高算法的局部搜索能力,然后通过人工蜂群算法进行融合提高算法全局搜索能力,融合后算法用于云计算负载均衡中,在调度时间跨度,负载均衡度和任务平均等待时间方面都具有较好效果。 相似文献
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提出了一种在异构环境下负载均衡调度策略,来解决各节点执行引擎负载不平衡的问题。新的调度策略与轮询算法相比,更加能够保证各执行引擎之间负载保持平衡。此外,当多引擎之间任务调度出现不平衡的状态时,该调度算法能动态地调整各节点引擎之间的负载,使之达到平衡状态。 相似文献
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针对标准遗传算法在云计算资源调度的应用中往往会出现负载不均的问题,本文提出了一种基于云计算资源调度的多Agent遗传算法,首先引入蚁群算法,利用蚂蚁变换方向的影响权重对标准遗传算法的信息素关联进行优化,然后优化了原算法的信息素更新方式,最后利用小生境方法限制种群个体的繁衍,以达到种族多样化的优化。仿真试验结果表明,本文提出的基于云计算资源调度的多Agent遗传算法在CPU利用率和内存利用率上比标准遗传算法具有更优秀的性能。 相似文献
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实现功率增益是电力GIS配网的重要目的,传统的电力GIS配网中基于电网负载传输速率和节点发射功率算法进行调度控制,控制链路之间产生差拍分离,负载均衡效果不好,功率增益不明显,影响电力GIS配网和调度性能。提出一种基于PID神经网络控制的GIS配网调度方案,设计GIS配网PID无差拍控制算法,构建GIS配网节点发射功率博弈的纳什均衡博弈模型,控制方程中基于纳什均衡解求解簇首节点的最佳发射功率,实现GIS配网中所有簇首节点有最佳发射功率。仿真结果表明该算法具有良好的收敛性,簇首节点的发射功率有较高增益,降低了节点能耗,提高GIS配网性能。 相似文献
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网格任务调度的目标是在最短的时间内将任务进行合理分配并实现负载均衡,最终得到实现全局的最优化调度方案.本文提出了一种兼顾任务之间的依赖关系和负载均衡的网格任务实时调度算法.首先,将网格分成若干个簇,每个簇由PC机、任务调度模块、任务控制器、数据集控制器以及数据存储器组成.簇负责接收用户提交的任务,将这些任务存放在本地任务队列中.通过对任务依赖关系的分析,将任务分配给网格的簇,并根据任务的截止期和依赖关系计算任务优先级,优先调度优先级高的任务.仿真实验表明,在Makespan和花费方面,本文算法都优于传统的Min-Min算法. 相似文献
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针对云计算系统规模大且执行任务数量多的问题,需要对其进行合理有效的资源调度。目前,云资源调度相关研究主要考虑负载均衡、能源消耗以及用户服务质量等问题,合理的云资源调度算法可以提高系统负载均衡度,改善系统资源利用率和能耗,同时也能提升用户服务质量。文章将近年来国内外研究成果进行了分类探讨,并分析了现有研究的优点及不足。 相似文献
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基于链路同态解析的WSN路由选择算法 总被引：3，自引：0，他引：3
《科技通报》2015,(8)
通过优化无线传感器网络(WSN)的路由选择算法,实现负载均衡,节省WSN节点的能量开销。传统的路由选择算法使用基于汇聚节点随机链路分析的路由选择算法,控制网络中节点的密度实现路由选择,算法受到外界干扰较大,性能不好。提出一种基于链路同态解析的WSN路由选择算法。设计WSN节点的能量调度算法,提取网络传输的数据多路复用器输出端口的数据,找到经过最短路径数目最多的边并将它从网络中移除,采用能量剩余度同态解析模型,把WSN的能量节点变换到链路同态解析波束域中,实现WSN路由选择算法改进,实现WSN节点的能量调度,提高WSN的负载均衡能力。仿真结果表明,该算法能优化WSN的路由选择,节点的平均能量消耗最低,提高了WSN的可靠性和生存周期。 相似文献
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针对传统的密集型多路网络流均衡调度中,普遍存在着平均带宽利用率较低、能量消耗较大等问题。提出基于分布式计算的密集型多路网络流均衡调度方法。通过对密集型多路网络流进行分析,将网络节点跳数信息和多路网络流负载信息相结合作为网络流选择和切换的标准,获取网络流选择的决策函数。根据现阶段密集型多路网络流负载均衡状态对网络中过载链路上的数据流进行调度,利用链路粘值来获得网络数据流对调度任务的拒绝程度,减小调度对流性能的影响,实现多路网络流均衡调度。实验结果表明,所提方法平均带宽利用率较高、能量消耗较低。 相似文献
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针对传统的蚁群算法在云计算中存在任务调度效率低的问题,本文将共生演算法引入到蚁群算法中,首先将蚁群算法分解为2个子群,并使用共生演算法中的共生,共栖和寄生虫机制避免了算法陷入局部最优,加速了算法获得最优解,在云计算调度仿真中,基于蚁群算法-共生演算法在虚拟机负载均衡、任务完成时间,任务完成成本等方面都有良好的表现,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。 相似文献
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在已实现的基于开源的LVS集群与GFS网络存储共享相结合的三层式体系结构的视频点播系统中,根据服务器实时负载信息动态调整权值,对已有的WLC调度算法进行优化,解决系统负载不均衡的问题,提高了系统的整体工作性能。 相似文献
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云平台中的作业调度算法一直以来都是研究的热点方向,本文首先描述了Hadoop平台,其次提出了将蚁群算法和差分算法引入到作业调度算法中,通过对信息素的改进,任务搜索,信息素更新操作等措施提高的蚁群算法的性能,将算法运用到作业调度算法,通过仿真实验说明本文的算法与基本蚁群算法相比,在作业任务计算总代价,任务完成时间,经济成本平均值方面都有明显的提高,同时降低了负载均衡,提高了资源利用率。 相似文献
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在分析现有集群服务器调度机制的基础上，提出一种服务器申请、均衡器调度的合作方式集群体系结构。谈体系结构摒弃了传统的均衡器主动式负载均衡工作方式，将接受任务的主动权交给节点服务器．消除了高负载下服务器的“活锁”现象，提高了服务器的有效利用率；同时保留均衡器选择服务嚣的权利．保障了分发任务的正确性和服务器的负载均衡．培予均衡器动态优先选择任务的权利，保障服务最短响应时间和服务的公平性。 相似文献
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无线多跳Ad Hoc网络的激励传播算法可以优化网络资源负载均衡,提高网络可靠性。传统的激励传播算法采用萤火虫梯度搜索定位协作激励方法,当网络节点分布为随机多跳的异构网络时,激励传播负载均衡存在效率低、准确性不高等问题。提出一种基于萤火虫群优化追踪的重采样转移概率模型下的无线多跳Ad Hoc网络激励传播算法,实现资源负载均衡,设计无线多跳Ad Hoc网络覆盖层次模型,提出萤火虫群优化追踪算法,在无线多跳Ad Hoc网络节点转移概率空间,设计重采样转移概率模型,得到多跳Ad Hoc网络激励传播系统状态估计。仿真结果得到该算法实现无线多跳Ad Hoc网络系统状态估计准确率要明显高于传统算法,估计误差的波动小,在解决蜕化的同时避免了样本贫化,资源负载均衡激励精度提升方面明显优越于其它算法,展示了算法的优越性能。 相似文献