本发明涉及一种适用于服务器集群的负载均衡优化方法，属于计算机领域。该方法包括：基于服务请求到达集群的频率与集群对请求的处理频率构建集群的请求响应模型；将CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率和网络占用率作为熵值法的输入指标，计算其对服务器综合负载的影响程度，再结合各项资源占用率指标构建服务器节点的综合负载计算模型；基于请求响应模型，结合服务器节点综合负载实时计算请求的响应时间；通过将服务器综合负载与请求响应时间加权求和，计算服务请求被调度到不同服务器的综合选择度，然后将选择度值最大的服务器作为目标节点对请求进行调度。本发明有效提升了服务器集群的负载均衡性，同时减少了集群平均响应时间。
📄 2024116337470
📂 G06F9_50
👤 重庆邮电大学
📅 2024-11-15
基于双目标优化的服务器负载均衡方法，包括：S1.确定一次请求分配过程中处理服务器的个数，根据时间节点中并发请求的数量采用滑动窗口获取任务请求的个数；S2.获取服务器的实时状态信息包括量化集群中节点服务器的综合处理能力和任务请求到来时刻各服务器的资源使用量；S3.采用0‑1矩阵对任务请求与处理服务器之间的关系进行编码；S4.构造集群负载请求分配优化问题的目标函数；S5.使用布谷鸟搜索算法对提出的问题进行迭代优化求解，输出编码解集；S6.输出合适的编码方案；S7.对方案进行解码，找到最终的任务请求与处理服务器之间的关系，调度机制会随机选择一个编码方案进行任务调度。本发明能够解决服务器的集群中负载均衡分配的问题，使整个解决方案更高效和准确。
📄 2022101281064
📂 G06F9_50
👤 浙江工业大学
📅 2022-02-11
一种基于改进MMAS的负载均衡调度方法，蚁群算法在组合优化问题和NP难的问题上具有高效性和可行性，它具有正反馈性、较强的鲁棒性、分布性和扩展性。针对基本的蚁群算法的计算执行时间较长、容易陷入局部最优解造成停滞，本发明给出了一种改进的最大最小蚁群算法，通过双向收敛的信息素更新的方式，很好的解决了算法执行时间长的缺点；然后通过限定信息素浓度允许值的上下限，克服了算法过早停滞，增大了解的范围，而且在寻优方面有所改善。通过对经典的旅行商问题进行验证，该算法具备了基本蚁群算法所具备的优点，实验表明，该改进算法有更高的执行效率和更好的计算稳定性。
📄 201911391039X
📂 G06F9_455
👤 浙江工业大学
📅 2019-12-30
本发明公开了一种基于工作量自适应快速重分配（Adaptive Fast Reassignment，AdaptFR）的负载均衡方法，该方法通过性能监控工具获得各计算节点的性能参数，然后按照性能模型为每个计算节点重新分配工作量，使慢节点获得较少的计算量，快节点获得较多的计算量，借此平衡各节点之间的完成单次迭代的时间，从而间接性地平衡了集群的负载，提高了模型训练的性能。
📄 2019103140586
📂 G06F9_50
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-04-18
本发明公开了一种基于反向混沌布谷鸟搜索的自适应权重负载均算法，属于分布式计算领域。本发明包括以下步骤：S1：FCFS任务分配权重计算；S2，初始化种群个体；S3，对种群个体进行适应度评估；S4，根据反向学习策略对各维度的解进行评价更新；S5，更新种群，再次迭代；S6，输出最优任务分配权重。考虑集群请求任务分配的特性，建立任务分配权重模型。利用混沌变异算子映射到布谷鸟搜索种群的策略，处理搜索过程中每一阶段的最优解选择和劣解更新。通过反向学习的多样性因子对不同阶段中的鸟窝位置进行调整。通过改进后的算法使得寻找最优解的效率得到提高，从而有效提高了布谷鸟搜索的寻优效率并且更加适合于集群的负载均衡。
📄 2019108370705
📂 G06F9_50
👤 浙江理工大学
📅 2019-09-05
本发明公开了一种负载均衡方法及装置，基站接收覆盖小区内的各个终端发送的信号参数信息，并依据每个终端发送的信号参数信息，确定各个终端在小区中的分布位置信息；其中，分布位置信息包括中心分布以及边缘分布；依据各个终端在小区中的分布位置信息，确定处于中心分布的终端数量和/或处于边缘分布的终端数量与小区内所有终端数量的比例，并依据该比例确定负载均衡策略的优先级；基于确定的负载均衡策略的优先级，执行负载均衡操作，从而缩短负载均衡的处理时长，提高了负载均衡的处理效率。
📄 2018109885649
📂 H04W28_08
👤 大唐移动通信设备有限公司
📅 2018-08-28
本发明实施例提供一种负载均衡方法及装置，该方法包括：通过获取终端设备发送的至少一个待分析任务，根据每个待分析任务包括的任务类型标识，将待分析任务分配给第一虚拟机，并通过第一虚拟机将待分析任务加入到与任务类型标识对应的任务队列，通过第一虚拟机从与任务类型标识对应的任务队列中确定专用数据分析任务和/或基础数据分析任务，从第二虚拟机获取与分配的专用数据分析任务对应的基础数据结果、以及通过第三虚拟机获取第一虚拟机分配的专用数据分析任务，并根据基础数据结果，对专用数据分析任务进行处理，从而实现非独立组网网络环境下的负载均衡。
📄 2019109141012
📂 H04L29_08
👤 大唐移动通信设备有限公司
📅 2019-09-25
本发明实施例公开了一种基于周期测量报告的负载均衡方法及装置，方法包括：基站接收终端上报的周期MR数据，并记录周期MR数据中本小区的电平值；若本小区的负荷大于阈值，则根据同覆盖邻区的负荷情况确定本次需要均衡的目标用户；根据基站配置的负荷均衡用户选择策略和周期MR数据对目标用户进行筛选，生成均衡用户的候选列表，并依次对候选列表中的用户进行负载均衡；周期MR数据为终端根据周期MR测控消息中配置的周期和测量频点处理得到。通过基站记录周期测量报告数据，可以更有效地选择到中心用户，达到负荷均衡的效果，减少因为均衡导致邻区出现高负荷的情况，同时降低网络中用户在小区间反复进行均衡的次数，提高用户的使用效率。
📄 2018108931974
📂 H04W24_10
👤 大唐移动通信设备有限公司
📅 2018-08-07
本发明公开了一种无线传感器网络中联合拓扑控制和信道分配的负载均衡方法，研究邻居的剩余能量和节点间距离对节点负载的影响，并利用功率控制合理调整节点功率来降低节点干扰与能耗。通过使用节点负载能力评估因子调节低能量节点和高能量节点，综合考虑节点的剩余能量，从而使分区内的节点能量能均衡消耗，并通过节点路径因子根据通信区域内节点的疏密程度，选择节点到达区域内其他各节点的最短路径，达到均衡节点负载的目的，最大限度的延长网络的生命周期。本发明采用分布式和最佳响应策略选择最优的信道和功率，实现了数据传输的可靠性和网络负载的均衡性。
📄 2017105713259
📂 H04W28_08
👤 燕山大学
📅 2017-07-13
本发明提供负载均衡预测方法、装置、系统以及存储介质，属于数据分类领域，方法包括：S1：从HBase数据库中获得服务器、区域拥有数、区域、区域访问量和区域访问时间；S2：将区域访问量与区域访问时间相除对应得到区域访问热度；S3：根据区域拥有数以及区域访问热度进行热负载的计算得到热负载，并将区域拥有数作为量负载；S4：根据热负载以及量负载进行总负载的计算得到总负载；S5：根据量负载对服务器进行划分得到饥饿服务器组、正常服务器组以及过载服务器组。本发明可以实现对热点数据更快速的处理，实现了数据的均匀分布，提高了数据的存储效率，适合普遍推广。
📄 2023102077897
📂 G06F11_30
👤 武汉工程大学
📅 2023-03-07
本发明提供了一种云计算数据中心避免数据包乱序的自适应负载均衡方法，涉及数据处理技术领域，该方法在不需要设定与切换路径相关的时间间隔阈值的情况下，在RDMA网络中，可以根据同一条流的数据包间隔和并行等效路径延时差，自适应地判断是否重路由，保证无乱序现象，即当当前到达交换机的数据包与该数据包所属流的前一个数据包转发时间的时间间隔大于当前路径与比当前路径延时更小的其他路径的延时差时，在满足条件的其他路径中选择最小延时的路径作为当前数据包的重路由路径。本发明可以有效的避免RDMA网络中重路由乱序的情况，保障数据包切换路径的灵活性，促进网络负载均衡，降低传输延时，提高数据传输效率。
📄 2022107409076
📂 H04L47_125
👤 长沙理工大学
📅 2022-06-27
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