【摘 要】
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针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,导致集群负载不均衡,系统性能不稳定,遥感影像传输效率逐渐降低等问题,提出一种在集群服务器环境下分块调度遥感影
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针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,导致集群负载不均衡,系统性能不稳定,遥感影像传输效率逐渐降低等问题,提出一种在集群服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子五,动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也最高。仿真结果表明:集群服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使服务器集群系统负载更加均衡,使遥感影像传输速度和资源利用率均有一定提高。
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