本文選題：負(fù)載均衡 + 模糊聚類��； 參考：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：針對(duì)負(fù)載均衡算法中多類負(fù)載的融合問題,提出了一種基于特征加權(quán)模糊聚類的負(fù)載均衡算法.首先,將不同系統(tǒng)資源作為負(fù)載度量的一個(gè)維度,并針對(duì)不同維度進(jìn)行特征加權(quán),實(shí)現(xiàn)了對(duì)綜合負(fù)載的量化;然后,引入模糊聚類方法,優(yōu)化了權(quán)重約束,并增加懲罰項(xiàng),以此對(duì)負(fù)載進(jìn)行聚類劃分,為負(fù)載遷移定位最優(yōu)目標(biāo)節(jié)點(diǎn)簇.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠融合多維負(fù)載數(shù)據(jù),與經(jīng)典算法相比,集群中節(jié)點(diǎn)負(fù)載的標(biāo)準(zhǔn)差減小了21%.
[Abstract]:Aiming at the problem of multi-class load fusion in load balancing algorithm, a novel load balancing algorithm based on feature weighted fuzzy clustering is proposed. Firstly, the different system resources are taken as a dimension of load measurement, and the characteristics of different dimensions are weighted to realize the quantization of the comprehensive load. Then, fuzzy clustering method is introduced to optimize the weight constraints and increase the penalty items. In this way, the load is clustered to locate the optimal target node cluster for load migration. The experimental results show that the algorithm can fuse multi-dimensional load data, and the standard deviation of node load in the cluster is reduced by 21% compared with the classical algorithm.
【作者單位】： 武漢數(shù)字工程研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61502438)
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 劉家辰;苗啟廣;宋建鋒;曹瑩;;使用聚類穩(wěn)定性分析方法增強(qiáng)單類學(xué)習(xí)算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2015年02期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 黃偉華;馬中;戴新發(fā);徐明迪;高毅;劉利民;;一種特征加權(quán)模糊聚類的負(fù)載均衡算法[J];西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2017年02期

2 孫芯宇;吳江;蒲強(qiáng);;基于穩(wěn)定性語義聚類的相關(guān)模型估計(jì)[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2016年05期

3 熊玉玲;;使用聚類穩(wěn)定性分析方法增強(qiáng)單類學(xué)習(xí)算法研究[J];商;2016年04期

4 周紅志;;多目標(biāo)優(yōu)化下WSN網(wǎng)絡(luò)生命周期優(yōu)化模型[J];淮陰工學(xué)院學(xué)報(bào);2015年01期

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 王s，

本文編號(hào)：2039621