FNN在分布式环境中的负载均衡研究

摘要

以工作站机群系统(NOW-Network of Workstations)为研究对象,提出一种基于模糊神经网络(FNN)的负载预测和负载均衡策略.负载均衡是并行计算机系统研究中的关键问题之一.传统的负载均衡技术，如集中策略及阈值策略等，总是以当前计算机的实际负载进行任务调度，没有考虑负载预测问题，从而使计算机的资源消耗较大，易造成负载均衡控制滞后的情况.本文将模糊神经网络引入负载均衡策略，利用其处理不确定性问题和自学习能力，进行负载预测，较好地解决这一问题.最后通过仿真，证明了此方法的有效性.