DiffServ队列调度算法的研究

简要阐述了队列调度对QoS的重要意义,深入分析了三类典型的队列调度算法:简单队列调度算法、基于时间戳的调度算法、基于轮循的调度算法。通过比较得出轮循类调度算法应该作为DiffServ模型的首选调度方案。     

DiffServ队列调度算法的研究

简要阐述了队列调度对QoS的重要意义,深入分析了三类典型的队列调度算法：简单队列调度算法、基于时间戳的调度算法、基于轮循的调度算法。通过比较得出轮循类调度算法应该作为DiffServ模型的首选调度方案。     

基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络是一种能量、资源受限的网路系统,实现网络中节点能量使用均衡延长整个网络的生命周期是无线传感器网络路由设计的重要目标。本文在基本蚁群算法在无线传感器网络应用的基础之上提出了几点改进策略。将节点现有的能量水平作为计算转移概率的条件之一,使优秀路径上的节点在网络中存在的时间更长。将节点的位置信息作为计算转移概率的条件,通过将位置信息写入转移概率中,使节点在搜索路径时具有方向性。最后本文利用MATLAB工具对改进的策略进行了实验仿真,并将结果和原始的ACO算法进行比较分析,仿真结果显示改进策略在延长节点的生命周期,维持网络能量均衡方面比其他俩种算法具有一定的提升。     

负载均衡算法的应用研究

随着视频技术、网络教育、在线招生系统和网络游戏的发展,网上信息交换量几乎呈指数增长,从而需要更高性能的各类网络服务器为更多用户提供网络应用服务。通过构建合理的网络服务器负载均衡系统,可以充分发挥服务器的性能和网络带宽资源,为客户提供良好网络服务。对几种常用的负载均衡技术和算法进行了比较分析,提出了基于内容识别的动态反馈负载均衡算法。并对南京工程高等职业学校网络服务器进行负载均衡方案整体设计。     

适合16-QAM信号的盲均衡算法

提出并采用修正恒模算法(MCMA)和判决引导的最小均方算法(DD-LMS)联合均衡算法,对16-QAM系统接收端的码间干扰进行均衡。分析了联合均衡的技术的实现方式和切换门限,对四种不同的均衡算法进行了仿真实验。仿真结果表明,MCMA与DD-LMS联合均衡算法较之其它三种均衡算法,能够将剩余误差迭代得更小,而且可以有效地修复传输过程中产生的相位偏移。     

一种减少搜索的软输出检测算法及其在Turbo均衡中的应用

为了减少MAP算法的复杂度 ,可以采用减状态或减搜索技术 .本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法 ,它是一种次最佳的Lee算法 .该算法称为软输出M算法 (SO M 算法 ) ,它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略 .计算机仿真结果表明 ,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数 ,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷 .     

混合交通网络设计问题的迭代降维算法(英文)

提出了一种优化的迭代降维算法求解混合交通网络设计问题. 混合(连续/离散) 交通网络设计问题常表示为一个带均衡约束的数学规划问题,上层通过新建路段和改善已有路段来优化网络性能,下层是一个传统的 Wardrop 用户均衡模型. 迭代降维算法的基本思想是降维,先保持一组变量(离散/连续) 不变,交替地对另一组变量(连续/离散) 实现最优化. 以迭代的形式反复求解连续网络设计和离散网络设计问题,直至最后收敛到最优解. 通过一个数值算例对算法的效果进行了验证.     

云计算环境下TCP-SYN Flood攻击防御策略研究

在新兴的网络技术SDN(软件定义网络)中,通过使用转发和控制分离技术允许网络运营商动态的配置和管理基础设施. Openvswitch是云计算环境下一种主流的SDN虚拟交换机.本文提出了一种在Openvswitch环境下针对TCP-SYN Flood攻击的防御策略,通过使用一个试验台,实现了所提出的算法,评估了其对于系统性能的影响,结果显示该算法能有效地抵御TCP-SYN Flood攻击.     

异构无线传感器网络负载均衡路由协议的研究

针对网络节点路由策略的不合理而引起的"热点"问题,提出一种基于D EEC协议的负载均衡路由算法E ADEEC.该算法采用簇间多跳、多路径的路由策略来构建均衡路由树,并对节点多的子路由树进行局部调整以进一步优化处理,避免热点因负荷太大而提早死亡,从而延长网络生存时间.仿真结果表明,相对于L EACH和DEEC,EADEEC的负载均衡性以及生存时间有明显改善.     

基于扩展式博弈的网络安全防御策略研究

基于博弈理论的网络安全防御策略研究,大多使用完全信息或静态博弈理论进行攻防过程建模。针对现有攻防博弈模型的局限性,以网络安全防御的蜜罐(Honeypot)技术为研究对象,从动态、不完全信息角度对攻防交互过程建模,提出了网络攻防扩展式博弈模型(Network Attack-Defense Extensive-Form Game Model,NEFGM),给出了扩展式博弈的斯塔克尔伯格均衡(Stackelberg Equilibrium,SE)求解算法,从而在权衡防御成本和收益的前提下提供决策参考。仿真实验分析验证了模型和求解算法的可行性及有效性。     

能耗与性能均衡的云计算虚拟机部署优化算法

研究云数据中心中基于合并与迁移技术的能耗优化问题。提出了一种能效虚拟机部署策略,该策略能够降低数据中心中活动服务器的数量;为了同步优化数据中心的能耗、服务等级协议(Service Level Agrement,SLA)违例及虚拟机迁移量,提出了一种基于双门限值的虚拟机迁移选择算法,实现了多目标的均衡优化。仿真实验结果表明,新算法不仅可以降低数据中心能耗,而且可以同步降低SLA违背和虚拟机迁移量,实现多目标均衡优化。     

基于LEACH的改进路由协议

针对无线传感器网络路由协议LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)存在能耗不均衡的问题,提出一种改进的路由协议LEACH EM(LEACH Energy and Multi hop routing)。该算法修改了选取簇首的阈值,使节点能根据自身剩余能量动态调整其轮转周期,同时在簇间引入多跳路由机制,使距离基站较远的簇首能耗得到均衡,由此平衡整个网络负载。仿真实验表明,LEACH EM算法在能耗均衡上得到了改善,在网络生命周期中,LEACH EM算法比LEACH延长了38.8%。     

混合神经网络的高校网络舆情预测模型研究

为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好.     

云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法

云计算是在其虚拟化技术之下提供动态可扩展性资源,通过互联网提供服务的一种并行计算技术。本文提出了一种基于云计算环境下的一种并行任务调度负载均衡算法(Parallel Task Scheduling Balancing Algorithm)。实验结果表明,该算法在负载相对均衡的前提下,在响应时间和执行时间方面有较好的表现,能有效地满足用户需求的服务水平。     

短波通信中的自适应信道均衡技术研究

通过对短波通信中的自适应信道均衡技术的比较研究,分析了各种自适应信道均衡技术的优缺点,并给出MATLAB仿真结果,提出一种改进型Viterbi算法(MVA),能大大提高短波信道的自适应均衡能力。     

WSN中基于贪婪算法的能量有效路由策略

近年来随着微电子技术、传感器技术及通信技术的发展,无线传感器网络技术得到迅猛发展.文章把节点的剩余能量考虑到贪婪路由选择算法中,提出了一种基于贪婪算法的能量有效路由策略(Greedy Forwarding Based Energy EfficientRouting Strategy,GFEER).仿真实验结果表明该策略...     

远程调用接口定位技术

远程过程调用(RPC)是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。论述了3种远程调用接口定位技术:SOAP方式、负载均衡方式和P2P方式,并分析了远程调用接口技术的未来发展方向。     

基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划

针对深度Q网络(deep Q-network, DQN)算法收敛速度慢、规划路径不平滑及样本利用率低的问题,对其进行了改进。首先,在DQN算法的动作引导策略中引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数,同时设计了一种分段奖励函数,以此提出了启发式深度Q网络(heuristic deep Q-network, HDQN)算法,有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数,提高了算法的收敛速度,使规划出的路径更优。然后,将HDQN算法与改进的优先级采样策略相结合,提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络(greedy sampling heuristic deep Q-network, GSHDQN)算法,有效地提高了样本利用率。最后,对DQN、HDQN、GSHDQN这3种算法在Ubuntu系统进行了路径规划仿真。仿真结果表明,与DQN算法相比,GSHDQN算法平均总迭代时间可降低28.0%,平均路径长度可减少34.7%,碰撞次数可减少32.4%。     

一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法

指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化(ACO)算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。     

校园网多链路接入及其负载均衡的设计与实现

文章从提升校园网接入带宽所面临的问题出发,提出了一种在多出口校园网环境中,利用策略路由技术(PBR)和网络地址翻译(NAT)技术解决校园网出口带宽瓶颈和多链路负载均衡的技术方案。该方案充分整合了CERNET(中国教育和科研计算机网)及本地ISP(Internet Service ProvNer)的优势资源,并作到多链路负载均衡,在高校校园网中进行了实际应用,是行之有效的校园网出口瓶颈及链路负载均衡的解决办法。