云计算中基于改进遗传算法的负载均衡优化模型

由于云计算环境的动态性和复杂性,云环境很容易出现负载失衡现象。文章将精英选择策略引入遗传算法中,结合虚拟机综合负载能力指标,提出了基于改进遗传算法（IGA）的负载均衡优化模型。仿真实验表明,相对于Min-Min算法, IGA算法能很好满足云环境下负载均衡的要求,提高资源利用率和负载均衡度。     

利用负载均衡实现服务交互和优化

对当前广泛使用的负载均衡如何来实现服务交互和优化进行了详细探讨,在具体案例分析基础上,针对当前普遍使用的网络架构、服务器接入与现网部署方案,对服务器负载均衡实例中需解决的问题进行了分析,设计了一种基于虚拟IP（VIP）的双链路负载均衡总体解决方案,针对具体实例对它实现机制进行详细分析。     

实现基于DNS的负载均衡

针对如何通过DNS服务器来实现网络负载均衡进行了论述。     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

基于LVS的集群负载均衡技术分析与实现

Internet/Intranet中使用集群负载平衡方案的地方十分广泛,尤其是大中型网站都难脱离这种技术,直接路由（Direct forwarding）、网络地址转换（NAT）、隧道技术（Tunneling）都会因需要而被采用。它在网络中的作用和被人们重视程度都是很高的。基于LVS的服务器集群系统相关技术研究的基础上,设计并实现了一种可伸缩的服务器集群系统的负载均衡。     

基于遗传算法的PID参数优化方法探讨

PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。     

基于遗传算法的物流配送路径优化算法

物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。为了很好地解决这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。     

基于遗传算法的炮兵火力分配优化

在现代战争条件下,如何使炮兵火力打击在当前一体化联合作战中发挥作用,使炮兵的作战效能最大一直是关注的重点。本文提出基于自适应遗传算法的炮兵火力分配优化,该方法对火力分配方案决策有一定参考价值。     

基于遗传算法的无功优化软件在鄂尔多斯电网的应用

本文就遗传算法的无功综合优化软件在鄂尔多斯电网进行运用的效果及过程给广大读者做一介绍。     

利用遗传算法优化BP神经网络

首先阐述了BP算法和遗传算法,并指出BP算法和遗传算法各自的优缺点,讨论了如何利用遗传算法优化BP神经网络,并举实例进行了仿真。结果表明该方法具有一定的实用价值。     

无线Mesh网负载均衡技术

介绍了基于无线mesh网的负载均衡技术的相关研究。提出了合理控制信号功率,提高WMN频率空间复用率,有效控制无线链路间的干扰范围,降低节点间同频干扰,以此来增加网络容量、有效提高系统负载性能;详细分析了目前现有几种常用负载均衡机制的差异,指出无线mesh网负载均衡的发展趋势和研究方向。     

基于pareto遗传算法的高等教育资源优化配置

通常情况下,由于高等教育经济的正外部性使得高等教育资源配置不能实现pareto最优.教育与经济的直接关联,引发了诸多的经济学研究教育投资及投资效率的兴趣.许多实证分析表明教育的投入是可以通过计算产出来判断其价值的.根据pareto标准,设计了一个基于pareto最优概念的多目标遗传算法,利用群体搜索策略和群体间个体之间的信息交换在解决多目标优化问题上的两大优势,成功地实现利用pareto遗传算法进行高等教育资源优化配置的分析与计算,为最终达到高等教育资源配置的优化提供了一种技术手段.     

基于改进遗传算法的BP网络权值优化

BP算法与遗传算法是神经网络中两个非常重要的算法,但各有优缺点,本文对遗传算法的交叉率进行了改进,使得算法的效率得到提高;并将其用于BP网络的权值优化,实验结果表明,比传统的方法效率有明显提高.     

一种基于负载均衡的防火墙的设计与实现

防火墙作为互联网络安全必需的基础设备,其技术在过去近十年里经历了不断的完善和更新,然而随着越来越多网络入侵手段的出现,防火墙规则集变得越来越复杂。介绍了一种基于负载均衡的防火墙的设计与实现,阐述了该系统设计思路及核心技术,并深入讨论了系统中服务负载均衡模块的设计和实现方法。在论述过程中,提出提高防火墙高可用性的各种解决方案,并且根据所采用的防火墙系统的架构,从安全性与效率方面做了折中考虑,给出一种防火墙设计原型。     

基于遗传算法的多址通信信道编码优化方法

为了优化传统多址通信信道编码的效率以及误码率,提出基于遗传算法的多址通信信道编码优化方法。引用马尔科夫信道转移模型对节点信道进行编码,构建相应的通信信道编码预测机制,得到信道的激发状态。将上述状态结合级联的方式进行修正,获取数据交互率。将遗传算法进行改进,通过新的交叉方式进行交叉运算,得到最佳数据交互率以及最高传输速度,将两者进行传输划分,实现多址通信信道编码优化。实验结果表明,相比传统的多址通信信道编码优化方法,所提方法能够有效提升编码速率,降低网络冲突。     

基于免疫遗传算法的工作位置网络性能优化

在迁移工作流中,工作位置是迁移实例的运行场所,工作机网络性能的优化能够提高迁移工作流整体的资源利用率。本文将免疫算法与遗传算法结合,利用免疫算法保证种群多样性的特点,给出了算法的具体过程,避免算法陷入局部最优,使多种资源得到负载平衡,从而提高工作机网络的整体性能。     

自适应遗传算法

为了防止标准遗传算法中过早收敛到局部最优解的早熟现象,本文在分析早熟特征的基础上提出了相似程度的概念,并利用相似程度来选取杂交算子概率和变异算子概率,从而得到自适应遗传算法。实验结果表明,改进的自适应遗传算法比标准的遗传算法效果要好很多。     

基于遗传算法的多目标优化技术

本文首先介绍了遗传算法的原理及其实施的一般过程,多目标优化问题的概念及其古典技术,以及现在多目标优化遗传算法常用的策略,然后对SPEAⅡ算法、NSGAⅡ算法和改进精英策略的非支配分类遗传算法（IENSGAⅡ）做了详细说明,最后对本文的工作做概括性的总结和展望。     

网络性能与WEB服务器负载均衡的研究

WEB服务器过载是导致“网络拥塞”的根源．严重制约了动态WEB技术的应用和发展。利用负载均衡技术，可以在当前的网络应用结构上有效地提高服务器数据处理能力，加速并均衡了对客户的响应，大大缓解了“网络拥塞”现象。     

基于遗传算法的无功优化软件在鄂尔多斯电网的应用

本文就遗传算法的无功综合优化软件在鄂尔多斯电网进行运用的效果及过程给广大读者做一介绍.