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搜索结果: 1-15 共查到计算机科学技术 负载平衡相关记录46条 . 查询时间(0.276 秒)
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。
为解决传感器网络的漏斗效应,依据减少跳步数原则,提出了一种新的拓扑控制算法,算法对网络中的局部区域突发的大量事件包进行数据分流,实现了网络的区域负载平衡,很好地解决了网络的漏斗效应。实验结果证明了该方法的有效性。
基于有限差分离散的并行应用非常普遍,针对此类问题的负载平衡性能评估,引入了一个刻画应用问题负载平衡能力的关键参数:最大负载变化率,推导了一个以并行效率为目标函数的负载平衡性能模型,涉及问题规模、并行通信计算比、离散格式复杂度和并行规模等。以POP全球海洋模式并行程序为测试实例,验证了该模型的性能。结果显示最大负载变化率作为衡量负载平衡程度的指标是有效的,基于模型的预测性能与实测性能在总体趋势上基本...
在对.NET Remoting技术和传统的分布式负载平衡算法深入研究的基础上,提出一种排序队列和哈希映射矩阵相结合的负载平衡策略,给出一个分布式环境下的动态负载平衡模型。一方面可提高系统吞吐量,另一方面可缩短任务请求的响应时间。模型采用模块化设计方法,使其具有部署灵活性和容错性,并应用滑动窗口机制提高模型的负载平衡指标可信度。
针对面向角色的工作流管理系统中的任务分配问题,提出一种支持任务参与者负载平衡和经验值的任务分配策略,在角色和任务执行者之间建立联系。该策略在对任务参与者进行负载预测的基础上,综合考虑任务参与者的工作负载、对不同类型任务的完成质量和兴趣等因素,根据预测负载偏差,对任务参与者的负载进行等级划分,把任务分配给轻载集合中经验值最高的参与者。
针对分布式系统负载平衡问题,对动态全局最优策略进行改进,结合静态全局最优策略,提出动静结合的负载平衡策略。策略克服在较高通信开销时动态负载平衡策略的缺点,有效提高分布式系统的综合性能。仿真结果表明,使用该策略在通信开销较高和系统负载率大于40%的情况下,能够获得比动态负载平衡更小的系统预期响应时间。
针对并行爬虫系统在多任务并发执行时所遇到的模块间负载平衡问题,提出流水线负载平衡模型(PLB),将不同的任务抽象为独立模块而达到各模块的处理速度相等,采用多线程的方式实现基于PLB的并行爬虫,根据线程的休眠和缓冲区的变化对线程数量进行动态调整以实现PLB。实验结果表明该方法具有良好的运行效率和稳定性。
针对FTP服务器集群全局平衡性差的问题,该文提出一种负载平衡方案。该方案包括分布式统一平台的构建和FTP负载平衡策略的选择。基于JXTA技术构建分布式统一平台,设计全局-局部-再全局的自适应负载平衡策略对FTP请求进行动态调度,将集群划分成多个互不相交的子集,每个子集有一个超级节点,子集间的协商通过超级节点间的相互通信完成。实验证明了该方案的有效性。
针对分布式应用环境下空间数据库系统的负载失衡问题,提出一种基于服务类型的负载均衡算法。该算法根据不同空间信息服务类型对系统性能指标要求的差异,采用任务和数据相结合的双重迁移机制。在进行任务分配时,根据迁移对象采用不同的分配算法,以保证任务和数据都能够相对均衡地分配到系统中的各个节点上。实验和测试表明,该算法在并发用户不断增多的情况下,有效地控制了系统的负载状况,使系统能够保持稳定的性能。
在分析了分组到达率和服务率的关系及主动队列管理AQM(Active Queue Management)的Balanced RED算法的基础上,提出了一个计算连接权重的动态分配算法“基于AQM加权时序动态法”(Weighted Opportunity Dynamic Algorithm based on AQM),它具有对终端用户透明、能自动找出最佳服务器来处理请求的特点,从而实现集群计算服务器的负...
在资源分配和共享领域中P2P技术成为实现资源共享的有效应用方式。基于P2P技术,资源的分配效率得到极大的提高,但是由于网络带宽、资源位置等因素影响,资源下载负荷往往是不均衡的。对此,该文提出了基于网络带宽,在多资源单用户和单资源多用户这两种情况下由资源提供者自我发现、自我请求其他有效资源的方式实现资源负载平衡分布。实验结果表明,该方法是有效的。
现有的负载平衡中间件大多采用单一的基于对象的负载平衡粒度,更多地关注同一对象组的不同副本之间的平衡,复杂的分布式应用往往存在多种不同类型的服务对象组共存的情况。该文基于CORBA技术,论述提高负载平衡中间件可扩展性的关键问题、解决方法及其实现,给出了相关的测试结果。
提出了一个基于性能预测的、计算连接权重的动态分配算法,以及网络调度器来实现高可用性集群中的动态负载平衡系统。该系统包括调度器、交互式会话支持单元等模块。测试表明,该系统能迅速、准确地找出最佳服务器来处理请求,在负载平衡的效能上有明显的提高,从而为接下来的服务等动作做好准备。
在分析和比较现有的基于分配器的服务器集群负载平衡方案的基础上,综合运用排队论知识和模糊控制理论,提出一种适合于小型Web服务器集群的模糊动态控制队列长度的负载分配器,该分配器在注重服务质量调控的同时,兼顾了集群的总体负载均衡。通过Visual C++编程构建模拟实验平台,验证了该方案的可行性。
在分析了迭代加深启发式搜索(Iterative Deepening A*)算法及其可并行性后,提出了一种新的基于混合负载平衡的并行迭代加深启发式搜索算法。该算法综合了静态负载平衡和动态负载平衡的优点,可以在多结点的并行搜索计算中获得很高的加速比和效率。给出了该算法的Java RMI实现。通过在72个结点的并行机上的试验表明,该算法可以极大地提高并行搜索算法的加速度和效率。

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