基于目标约束的分层动态负载均衡算法
几种负载均衡算法
几种负载均衡算法 本地流量管理技术主要有以下几种负载均衡算法： 静态负载均衡算法包括：轮询，比率，优先权 动态负载均衡算法包括: 最少连接数,最快响应速度，观察方法，预测法，动态性能分配，动态服务器补充，服务质量，服务类型，规则模式。 静态负载均衡算法 ◆轮询（Round Robin）：顺序循环将请求一次顺序循环地连接每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从顺序循环队列中拿出，不参加下一次的轮询，直到其恢复正常。 ◆比率（Ratio）：给每个服务器分配一个加权值为比例，根椐这个比例，把用户的请求分配到每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆优先权（Priority）：给所有服务器分组,给每个组定义优先权，BIG-IP 用户的请求，分配给优先级最高的服务器组（在同一组内，采用轮询或比率算法，分配用户的请求）；当最高优先级中所有服务器出现故障，BIG-IP 才将请求送给次优先级的服务器组。这种方式，实际为用户提供一种热备份的方式。 动态负载均衡算法 ◆最少的连接方式（Least Connection）：传递新的连接给那些进行最少连接处理的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆最快模式（Fastest）：传递连接给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。 ◆观察模式（Observed）：连接数目和响应时间以这两项的最佳平衡为依据为新的请求选择服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。 ◆预测模式（Predictive）：BIG-IP利用收集到的服务器当前的性能指标，进行预测分析，选择一台服务器在下一个时间片内，其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。(被BIG-IP 进行检测) ◆动态性能分配(Dynamic Ratio-APM):BIG-IP 收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数，动态调整流量分配。 ◆动态服务器补充(Dynamic Server Act.):当主服务器群中因故障导致数量减少时，动态地将备份服务器补充至主服务器群。 ◆服务质量(QoS）:按不同的优先级对数据流进行分配。 ◆服务类型(ToS): 按不同的服务类型（在Type of Field中标识）负载均衡对数据流进行分配。 ◆规则模式：针对不同的数据流设置导向规则，用户可自行。 负载均衡对应本地的应用交换，大家可以通过对上述负载均衡算法的理解，结合实际的需求来采用合适你的负载均衡算法，我们常用到的一般是最少连接数、最快反应、或者轮询，决定选用那种算法，主要还是要结合实际的需求。
动态规划算法原理与的应用
动态规划算法原理及其应用研究 系别：x x x 姓名：x x x 指导教员： x x x 2012年5月20日
摘要：动态规划是解决最优化问题的基本方法，本文介绍了动态规划的基本思想和基本步骤，并通过几个实例的分析，研究了利用动态规划设计算法的具体途径。关键词：动态规划多阶段决策 1.引言 规划问题的最终目的就是确定各决策变量的取值，以使目标函数达到极大或极小。在线性规划和非线性规划中，决策变量都是以集合的形式被一次性处理的；然而，有时我们也会面对决策变量需分期、分批处理的多阶段决策问题。所谓多阶段决策问题是指这样一类活动过程：它可以分解为若干个互相联系的阶段，在每一阶段分别对应着一组可供选取的决策集合；即构成过程的每个阶段都需要进行一次决策的决策问题。将各个阶段的决策综合起来构成一个决策序列，称为一个策略。显然，由于各个阶段选取的决策不同，对应整个过程可以有一系列不同的策略。当过程采取某个具体策略时，相应可以得到一个确定的效果，采取不同的策略，就会得到不同的效果。多阶段的决策问题，就是要在所有可能采取的策略中选取一个最优的策略，以便得到最佳的效果。动态规划是一种求解多阶段决策问题的系统技术，可以说它横跨整个规划领域（线性规划和非线性规划）。在多阶段决策问题中，有些问题对阶段的划分具有明显的时序性，动态规划的“动态”二字也由此而得名。动态规划的主要创始人是美国数学家贝尔曼（Bellman）。20世纪40年代末50年代初，当时在兰德公司（Rand Corporation）从事研究工作的贝尔曼首先提出了动态规划的概念。1957年贝尔曼发表了数篇研究论文，并出版了他的第一部著作《动态规划》。该著作成为了当时唯一的进一步研究和应用动态规划的理论源泉。在贝尔曼及其助手们致力于发展和推广这一技术的同时，其他一些学者也对动态规划的发展做出了重大的贡献，其中最值得一提的是爱尔思（Aris）和梅特顿（Mitten）。爱尔思先后于1961年和1964年出版了两部关于动态规划的著作，并于1964年同尼母霍思尔（Nemhauser）、威尔德（Wild）一道创建了处理分枝、循环性多阶段决策系统的一般性理论。梅特顿提出了许多对动态规划后来发展有着重要意义的基础性观点，并且对明晰动态规划路径的数
分层教学法
“分层教学法”的操作要义： 1．分层编组、按组定标。 教师在了解学生情况的基础上，根据学生知识智能实际，按学科把学生分成几个层次不同的学习竞赛小组，分组的目的是适应学生学习要求，便于教师辅导，增加学生学习兴趣，提高学生竞争意识，引发求知欲，培养学生智力因素和非智力因素。分组不打破学生座次，不宣布学生等级。分组后根据教学大纲向各组分别提出不同的要求。这种只宣布每组学生姓名和对每组人员分别要求的方法，不但不会伤害学生自尊心，而且能使学生感到成功的希望；学生强烈的荣誉感，好胜心又激励自己向目标迈进。同进鼓励组内竞争，对进步大的学生及时奖励并恰当调整其要求，符合学生好胜心理，能培养学生的注意、意志、毅力等非智力因素，进一步诱发学生内动力。 2．分层教学，教师根据知识的系统性原则、控制论原理和学生实际，将课堂教学和作业设计分成几个相应的教学层次。 在统一授课，重点抓好基础知识教学，保证低层次学生完成学习任务的同时，根据不同层次学生的目标要求，适当分层发散学生思维，使上等生“吃得饱”、下等生“吃得了”。实际上，由于不同层次的学生“食量”（接受能力）不同，分层教学的目的是要尽可能达到每个层次的每一个学生都能“吃饱”、“吃好”。如在教学第十一册数学第五页“求一个数的几分之几是多少”的应用题时，可分这样三层画线段图教。①第一中学买了40000块砖，盖房用去3/5，用去多少块？②第一中学买了40000块砖，盖房用去3/5，还剩多少块？③第一中学买了40000块砖，盖房用去3/5，修码头用去剩下的1/4修码头用去多少块？先集体授课第一层，布置低层组学生练习适当作业，再分别引导中、高层次组学生学习第二、三层知识（不要求全部掌握），并布置相应的作业。然后回过头来检查和指导第一组学生学习情况（要求人人过关）。在分层教学中注意及时发现学生学习中存在的问题并加以指导，特别是对低层次学生中存在的问题重点指导，牵着低层次学生“过河”，指导高、中层次学生“过河”，为每个学生掌握新知识内容，达到知识的彼岸，开发学生智能创造了条件。 3．分层辅导，教师根据学生信息反馈，利用复习课和练习课按复式班教学形式进行分层辅导。 如在教学分数的基本性质后，可分这样三层辅导不同层面的学生：①
负载均衡调度算法
负载调度算法 负载均衡（Load Balance），又称为负载分担，就是将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价又有效的方法来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 在调度器的实现技术中，IP负载均衡技术是效率最高的。在已有的IP负载均衡技术中有通过网络地址转换（Network Address Translation）将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器，称之为VS/NAT技术。在分析VS/NAT 的缺点和网络服务的非对称性的基础上，提出通过IP隧道实现虚拟服务器的方法VS/TUN，和通过直接路由实现虚拟服务器的方法VS/DR，它们可以极大地提高系统的伸缩性。 在内核中的连接调度算法上，IPVS实现了以下几种调度算法： 1 轮叫调度 1.1 轮叫调度含义 轮叫调度（Round Robin Scheduling）算法就是以轮叫的方式依次将请求调度不同的服务器，即每次调度执行i = (i + 1) mod n，并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。 轮叫是基站为终端分配带宽的一种处理流程，这种分配可以是针对单个终端或是一组终端的。为单个终端和一组终端连接分配带宽，实际上是定义带宽请求竞争机制，这种分配不是使用一个单独的消息，而是上行链路映射消息中包含的一系列分配机制。 1.2 轮叫调度算法流程 轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器，从1开始，直到N（内部服务器个数），然后重新开始循环。在系统实现时，我们引入了一个额外条件，即当服务器的权值为零时，表示该服务器不可用而不被调度。这样做的目的是将服务器切出服务（如屏蔽服务器故障和系统维护），同时与其他加权算法保持一致。所以，算法要作相应的改动，它的算法流程如下：假设有一组服务器S = {S0, S1, …, Sn-1}，一个指示变量i表示上一次选择的服务器，W(Si)表示服务器Si的权值。变量i被初始化为n-1，其中n > 0。 j = i; do { j = (j + 1) mod n;
经典算法——动态规划教程
动态规划是对最优化问题的一种新的算法设计方法。由于各种问题的性质不同，确定最优解的条件也互不相同，因而动态规划的没计法对不同的问题，有各具特色的表示方式。不存在一种万能的动态规划算法。但是可以通过对若干有代表性的问题的动态规划算法进行讨论，学会这一设计方法。 多阶段决策过程最优化问题 ——动态规划的基本模型 在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。因此各个阶段决策的选取不能任意确定，它依赖于当前面临的状态，又影响以后的发展。当各个阶段决策确定后，就组成一个决策序列，因而也就确定了整个过程的一条活动路线。这种把一个问题看做是一个前后关联具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程，这种问题称为多阶段决策最优化问题。 【例题1】最短路径问题。图中给出了一个地图，地图中每个顶点代表一个城市，两个城市间的连线代表道路，连线上的数值代表道路的长度。现在，想从城市A到达城市E，怎样走路程最短，最短路程的长度是多少? 【分析】把从A到E的全过程分成四个阶段，用k表示阶段变量，第1阶段有一个初始状态A，两条可供选择的支路ABl、AB2；第2阶段有两个初始状态B1、 B2，B1有三条可供选择的支路，B2有两条可供选择的支路……。用dk(x k，x k+1)表示在第k阶段由初始状态x k到下阶段的初始状态x k+1的路径距离，Fk(x k)表示从第k阶段的x k到终点E的最短距离，利用倒推方法求解A到E的最短距离。具体计算过程如下： S1：K=4，有：F4(D1)=3，F4(D2)=4，F4(D3)=3 S2: K=3，有： F3(C1)=min{d3(C1,D1)+F4(D1),d3(C1,D2)+F4(d2)}=min{8,10}=8 F3(C2)=d3(C2,D1)+f4(D1)=5+3=8 F3(C3)=d3(C3,D3)+f4(D3)=8+3=11 F3(C4)=d3(C4,D3)+f4(D3)=3+3=6
分层目标教学
分层目标教学的过程 学生分层。首先，在初一第一学期开学的第一、二个月内，教师通过自己的 观察以及与各科任教师和班主任交谈，对全班学生的性格特征、兴趣爱好、学习动机、学习态度、学习能力、学习方法和现有基础、表现等各方面深入了解，把全班学生分为“高、中、低”三个层次，具体到某阶段某学生属于某层次等，并记录在案，谨记于心，同时做好成绩的跟踪。为了有利于学生的身心发展，避免助长“高层”学生的骄气和挫伤“低层”学生的自尊心，我采取的是隐性分层的方法。需要说明的是，学生的分层是一个动态的分层，随着学习时间的推移，学生的学习兴趣、态度、能力和成绩的提高，学生的分层也会发生相应的变化。分层教学是“保底不封顶”的教学，尽量使更多的学生尽快达到更“高”的层次。具体的分层如下：各科成绩优良，智能水平较高，接受能力好，反应快的学生，定为高层生，即优生；各科成绩中等，智能水平中等，接受能力一般的学生，定为中层生，即中等生；各科成绩较差，反应慢，接受能力较差的学生，定为低层生，即所谓差生。但也有例外的，如中等生中有特别偏爱生物学，学习勤奋的学生，亦可定为优生。低层生中有特别喜欢学生物学且认真学的，亦可定为中等生。学生分层只是手段，目的是让学生在原有层次中不断努力，争取进入更高层次。 目标分层。教学目标的分层设置是分层教学的一个重要环节。教师在全面了解学生的客观差异和划分类别层次的基础上，以教学大纲为准绳，根据教材的知识结构和各层学生的实际学习的可能性，制定出各层次学生教学目标，这些目标在教学活动中对各层次学生的学习起到定位、使导向和激励的作用，并
为学生的逐层递进设立台阶。根据学生划分的 三个层次，教学目标也分为三个层次：紧扣教学大纲的基本要求或稍为降低要求的，定为基础目标，为差生制定；能体现教学大纲的较高要求的，定为提高目标，为中等生制定；能全面体现教学大纲的最高要求的，定为深化目标，为优生制定。下面以“有机物的制造”一章为例，简要说明分层目标的制定：知识点 1、完全叶的组成 2、叶脉的种类 3、单叶、复叶的区别 4、叶序的种类 5、叶的向光性 6、叶片的基本结构和主要功能 7、制作徒手切片 8、显微镜观察叶片横切面及表皮 9、画叶片表皮细胞图 10、光合作用的概念 11、光合作用过程中物质转化和能量转化 12、光合作用的意义
天融信负载均衡算法
1.Rr – Round Robin 默认情况下，访问请求分配的次序为： 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3,4 若Servers之间存在性能差异，可以通过调整分配粒度值（weight），来控制访问请求分配的次序： 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3,4,4,4, 2.Lc - Least Connections 新的访问请求将分配至当前连接数最少的一台服务器上。分配粒度方法定义了两个服务器的活动连接数要有多大差别，算法里才会将它们区分为不同等级。3.Sr – Shortest Response Time 基于后台服务器的最短相应时间来分配新的访问请求。 4.Pi – Persistent IP 相同IP地址的请求将会分配到相同的服务器上 5.HI - Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。客户端发送一个请求到虚拟服务器；负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器；对于哈希值相同的请求连接，都将会发送到相同的服务器上。 注意：如果一台服务器失效了，将导致负载均衡设备上的哈希值重新计算，这样对所有原已维持的会话状态都将产生影响。 在负载均衡集群的方式下，客户端到服务器端的对应关系，在其他负载均衡设备上无法维持的，因此当其中一台负载均衡设备失效以后，客户端的请求将会在其他正常的负载均衡重新进行负载分配。 6.CHI – Consistent Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。 客户端发送一个请求到虚拟服务器；负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器；对于哈希值相同的请求连接，都将会发送到相同的服务器上。 注意：
解0-1背包问题的动态规划算法
关于求解0/1背包问题的动态规划算法 摘要：本文通过研究动态规划原理，提出了根据该原理解决０／１背包问题的方法与算法实现， 并对算法的正确性作了验证．观察程序运行结果，发现基于动态规划的算法能够得到正确的决策方案且比穷举法有效． 关键字：动态规划；０／１背包；约束条件；序偶；决策序列；支配规则 1、引 言 科学研究与工程实践中，常常会遇到许多优化问题，而有这么一类问题，它们的活动过程可以分为若干个阶段，但整个过程受到某一条件的限制。这若干个阶段的不同决策的组合就构成一个完整的决策。0/1背包问题就是一个典型的在资源有限的条件下，追求总的收益最大的资源有效分配的优化问题。 对于0/1背包问题，我们可以这样描述：设有一确定容量为C 的包及两个向量C ’=（S 1，S 2，……，S n ）和P=（P 1，P 2，……，P N ），再设X 为一整数集合，即X=1，2，3，……，N ，X 为SI 、PI 的下标集，T 为X 的子集，那么问题就是找出满足约束条件∑S i 〈=C ，使∑PI 获得最大的子集T 。在实际运用中，S 的元素可以是N 个经营项目各自所消耗的资源，C 可以是所能提供的资源总量，P 的元素可是人们从各项项目中得到的利润。 0/1背包问题是工程问题的典型概括，怎么样高效求出最优决策，是人们关心的问题。 2、求解问题的动态规划原理与算法 2．1动态规划原理的描述 求解问题的动态规划有向前处理法向后处理法两种，这里使用向前处理法求解0/1背包问题。对于0/1背包问题，可以通过作出变量X 1，X 2，……，X N 的一个决策序列来得到它的解。而对于变量X 的决策就是决定它是取0值还是取1值。假定决策这些X 的次序为X n ，X N-1，……，X 0。在对X 0做出决策之后，问题处于下列两种状态之一：包的剩余容量是M ，没任何效益；剩余容量是M-w ，效益值增长了P 。显然，之后对X n-1，Xn-2，……，X 1的决策相对于决策X 所产生的问题状态应该是最优的，否则X n ，……，X 1就不可能是最优决策序列。如果设F j （X ）是KNAP （1，j ，X ）最优解的值，那么F n （M ）就可表示为 F N （M ）=max(f n (M),f n-1(M-w n )+p n )} （1） 对于任意的f i (X),这里i>0，则有 f i (X)=max{f i-1(X),f i-1(X-w i )+p i } （2） 为了能由前向后推而最后求解出F N （M ），需从F 0（X ）开始。对于所有的X>=0,有F 0（X ）=0，当X<0时，有F 0（X ）等于负无穷。根据（2），可求出0〈X 〈W 1和X 〉=W 1情况下F 1（X ）的值。接着由（2）不断求出F 2，F 3，……，F N 在X 相应取值范围内的值。 2．2 0/1背包问题算法的抽象描述 (1)初始化各个元素的重量W[i]、效益值P[i]、包的最大容量M ； (2)初始化Ｓ0； (3)生成S i ；
浅析多目标优化问题
浅析多目标优化问题 【摘要】本文介绍了多目标优化问题的问题定义。通过对多目标优化算法、评估方法和测试用例的研究，分析了多目标优化问题所面临的挑战和困难。 【关键词】多目标优化问题；多目标优化算法；评估方法；测试用例 多目标优化问题MOPs （Multiobjective Optimization Problems）是工程实践和科学研究中的主要问题形式之一，广泛存在于优化控制、机械设计、数据挖掘、移动网络规划和逻辑电路设计等问题中。MOPs有多个目标，且各目标相互冲突。对于MOPs，通常存在一个折衷的解集（即Pareto最优解集），解集中的各个解在多目标之间进行权衡。获取具有良好收敛性及分布性的解集是求解MOPs的关键。 1 问题定义 最小化MOPs的一般描述如下： 2 多目标优化算法 目前，大量算法用于求解MOPs。通常，可以将求解MOPs的算法分为两类。 第一类算法，将MOPs转化为单目标优化问题。算法为每个目标设置权值，通过加权的方式将多目标转化为单目标。经过改变权值大小，多次求解MOPs 可以得到多个最优解，构成非支配解集[1]。 第二类算法，直接求解MOPs。这类算法主要依靠进化算法。进化算法这种面向种群的全局搜索法，对于直接得到非支配解集是非常有效的。基于进化算法的多目标优化算法被称为多目标进化算法。根据其特性，多目标进化算法可以划分为两代[2]。 （1）第一代算法：以适应度共享机制为分布性策略，并利用Pareto支配关系设计适应度函数。代表算法如下。VEGA将种群划分为若干子种群，每个子种群相对于一个目标进行优化，最终将子种群合并。MOGA根据解的支配关系，为每个解分配等级，算法按照等级为解设置适应度函数。NSGA采用非支配排序的思想为每个解分配虚拟适应度值，在进化过程中，算法根据虚拟适应度值采用比例选择法选择下一代。NPGA根据支配关系采用锦标赛选择法，当解的支配关系相同时，算法使用小生境技术选择最优的解进入下一代。 （2）第二代算法：以精英解保留机制为特征，并提出了多种较好的分布性策略。代表算法如下。NSGA-II降低了非支配排序的复杂度，并提出了基于拥挤距离的分布性策略。SPEA2提出了新的适应度分配策略和基于环境选择的分布性策略。PESA-II根据网络超格选择个体并使用了基于拥挤系数的分布性策略。
分层、分组、合作教学模式
分层、分组、合作教学模式 一、概述和概念 针对近年来中等职业学校学习有困难的学生在逐年增加的状况，我们进行了“分层、分组、合作”课堂教学模式的研究与实验。所谓分层分组合作教学，就是针对教学班内在知识、能力、技能、情意等方面有差异的学生，进行科学合理地分组，一方面贯彻因材施教原则，另一方面在教学中利用差异资源开展合作学习。我们认为，学生的差异本身就是一种资源。利用这种资源的主要手段是小组“合作学习”。只有在合作学习中，这种差异资源的效益方可释放。“分层、分组、合作”教学模式具有较强的针对性、实用性、可操作性和灵活性。它不仅克服了传统教学因内容、要求、方法同步划一所带来的种种弊端，而且保证了教师、学生在教学程序中的不同环节上主体作用的发挥，保持了大多数学生学习的积极性，最大限度地提高课堂教学质量。“分层、分组、合作”教学模式把教学系统诸要素合理组合，并把“合作”融入“分层”之中，较一般的“分层”教学更具有优越性和创新性。 二、理论和主张 ⒈“掌握学习”理论。教育家布卢姆的“掌握学习”理论，强调每个学生都有能力学习和理解任何教学内容并能达到掌握水平。只要提供良好的学习条件，多数学生的学习能力、速度和动机方面的个别差异将会消失。 ⒉教学形式最优化。教育家巴班斯基的“教学形式最优化”理论认为，个别指导、分组学习和集体讲授的最佳结合是教学形式的最优化。
⒊合作学习理论。我国古老的教育专著《学记》中记载：“独学而无友，则孤陋寡闻。”它强调学习者在学习过程中要互相切磋，彼此交流学习经验，以增加学习的效率。 三、方法和程序 （一）准备 ⒈调查学生。在学生的学习过程中，智力因素和兴趣、动机、意志、合作精神等涉及情感、态度、价值观的非智力因素都起着重要的作用。因此，我们有必要了解每一个学生在这些方面的问题。调查的形式采用集体问卷、个别谈话和心理咨询。我们设计了六份调查或测试问卷，其中有对学生的学习动机、兴趣、情感、意志、合作精神等非智力因素的综合考察；对学生的观察能力，记忆能力，想象能力等智力因素的测试；对学生的人文性格的测试。我们对调查数据的分析尽量采用统计量化的方法，为教学班分层分组做好准备。 ⒉培训教师。“分层、分组、合作”教学实质上是在探索新教育理念下的教育模式，因此，它必然会涉及到课程和课程改革的诸多领域。我们注重教师重新认识现代教育的本质；认识新课程改革的形势和任务；认识现阶段中等职业学校教师转变教育思想，更新教学观念的重要性；认识新形势下的师生关系以及建立新型师生关系的重要性；认识学法指导对学生学习进步所起的重要作用。高起点的理论学习为教学模式的研究打下了坚实的基础。 （二）实施 ⒈对教学班学生进行分层、分组。在掌握了学生学习成绩、心理情
F5负载均衡算法详解
应用交换技术的负载均衡算法 应用交换技术里主要包括四项关键的技术： ●截获和检查流量 ●服务器监控健康检查 ●负载均衡算法 ●会话保持 截获和检查流量保证只有合适的数据包才能通过； 服务器监控和健康检查随时了解服务器群的可用性状态； 负载均衡和应用交换功能通过各种策略导向到合适的服务器； 会话的保持以实现与应用系统完美结合； F5在应用交换技术中的优势： A、截获和检查流量 –BIG-IP 有最强的数据包截获和检查引擎去检查任何数据流量包中的任何部分，可以检测16384bytes包的深度，理论上可以检测 64Kbytes的包长度 –这使得BIG-IP 明显有别于其他的厂商的产品 B、用于定制控制的iRules工具 –可用来定义如何根据报头和/或TCP有效负载信息来引导、保存和过滤流量。 –iRules增强了企业或服务提供商定根据业务需求定制应用流量的能力。 –通用检查引擎和iRules分别是应用智能和业务决策来进行应用流量管理的方法和工具。 C、服务器监控和健康检查
–服务器(Node)-Ping(ICMP) –服务(Port)-Connect –扩展的应用验证(EA V) –扩展的内容验证(ECV) –针对VOD服务器的专用健康检查机制 –针对节点的检查频率和超时频度,e.g.10seconds响应,e.g.5seconds D、负载均衡和应用交换功能 –Global Load Balancer提供17种负载均衡算法 –F5提供最优质的负载均衡和应用交换功能 静态算法 动态算法 智能算法 I –control UIE + Irules –Local Load Balancer提供12种负载均衡算法 E、持续功能 –连续性与负载平衡是相互对立的，但它对于负载平衡又是必不可少的! –简单的连续性—基于源地址 –HTTP Cookie 连续性 –SSL Session ID 连续性 –目的地址的亲合作用--caches –standby BIG-IP实现对连续性记录的镜像 –智能与第七层的内容交换组合 F5做为应用交换领域的领导厂商，一直保持着技术上的领先地位，F5已经有40多项技术申请了专利，其它的竞争合作伙伴都在购买F5的这些专利技术。接下来我们讨论一下负载均衡算法。
算法分析复习题目及答案
一、选择题 1、二分搜索算法是利用 （A）实现的算法。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 2、下列不是动态规划算法基本步骤的是（A）。 A、找出最优解的性 质B、构造最优解C、算出最优解D、定义最优解3、最大效益优先是 （ A ）的一搜索方式。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 4、在下列算法中有时找不到问题解的是（B）。 A、蒙特卡罗算 法B、拉斯维加斯算法C、舍伍德算法D、数值概率算法5.回溯法解旅行售货员问题时的解空间树是（ A ）。 A、子集树 B、排列树 C、深度优先生成树 D、广度优先生成树 6．下列算法中通常以自底向上的方式求解最优解的 是（B）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 7、衡量一个算法好坏的标准是（C）。 A运行速度快B 占用空间少C时间复杂度低D代码短 8、以下不可以使用分治法求解的是 （ D ）。 A棋盘覆盖问题 B 选择问题C归并排序D0/1背包问题 9.实现循环赛日程表利用的算法是（A）。 A、分治策略 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 10、下列随机算法中运行时有时候成功有时候失败的是（C） A数值概率算法B舍伍德算法C拉斯维加斯算法D蒙特卡罗算法 11．下面不是分支界限法搜索方式的是（D）。 A、广度优先 B、最小耗费优先 C、最大效益优先 D、深度优先 12．下列算法中通常以深度优先方式系统搜索问题解的是（D）。 A、备忘录法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 13.备忘录方法是那种算法的变形。（B） A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法14．哈弗曼编码的贪心算法所需的计算时间为 （B）。 A、O（n2n） B、O（nlogn） C、O（2n） D、O（n）15．分支限界法解最大团问题时，活结点表的组织形式是（B）。 A、最小堆 B、最大堆 C、栈 D、数组16．最长公共子序列算法利用的算法是 （B）。 A、分支界限法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法17．实现棋盘覆盖算法利用的算法是（A）。 A、分治法 B、动态规划法 C、贪心法 D、回溯法 18.下面是贪心算法的基本要素的是（C）。 A、重叠子问题 B、构造最优解 C、贪心选择性质 D、定义最优解 19.回溯法的效率不依赖于下列哪些因素 （D） A.满足显约束的值的个 数 B. 计算约束函数的时间C.计算限界函数的时间 D. 确定解空间的时间
多目标优化实例和matlab程序
NSGA-II 算法实例 目前的多目标优化算法有很多, Kalyanmoy Deb 的带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-II) 无疑是其中应用最为广泛也是最为成功的一种。本文用的算法是MATLAB 自带的函数gamultiobj ，该函数是基于NSGA-II 改进的一种多目标优化算法。 一、 数值例子 多目标优化问题 424221********* 4224212212112 12min (,)10min (,)55..55 f x x x x x x x x x f x x x x x x x x x s t x =-++-=-++-≤≤??-≤≤? 二、 Matlab 文件 1． 适应值函数m 文件： function y=f(x) y(1)=x(1)^4-10*x(1)^2+x(1)*x(2)+x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2; y(2)=x(2)^4-x(1)^2*x(2)^2+x(1)^4+x(1)*x(2); 2． 调用gamultiobj 函数，及参数设置： clear clc fitnessfcn=@f; %适应度函数句柄 nvars=2; %变量个数 lb=[-5,-5]; %下限 ub=[5,5]; %上限 A=[];b=[]; %线性不等式约束 Aeq=[];beq=[]; %线性等式约束 options=gaoptimset('paretoFraction',0.3,'populationsize',100,'generations', 200,'stallGenLimit',200,'TolFun',1e-100,'PlotFcns',@gaplotpareto); % 最优个体系数paretoFraction 为0.3；种群大小populationsize 为100，最大进化代数generations 为200， % 停止代数stallGenLimit 为200， 适应度函数偏差TolFun 设为1e-100，函数gaplotpareto ：绘制Pareto 前端 [x,fval]=gamultiobj(fitnessfcn,nvars,A,b,Aeq,beq,lb,ub,options)
分层次目标教学法在高中物理教学中的实施
分层次目标教学法在高中物理教学中的实施 学生在课堂的学习，由于学生自身的因素，他们在智力上和学习能力上，以及学习方法上都存在着差异性。如果对这些学生采用“一刀切”的教学方式进行教学活动，难免会导致两端学生学得不到位。鉴于此，本文就围绕分层次目标教学法在高中物理教学中的实施这一主题，重点从分层次目标教学法在高中物理教学中的实施，在高中物理教学中实施分层次目标教学法的作用，从这个层面积极展开论述，旨在为高中物理教学提供理论上的参考。 标签：高中；物理教学；分层次；教学法 在高中物理教学过程中，最让教师感到困难的是学生的学习层次不一致问题。教师在实际的教学中常常采用取中位数的办法——面对中等生进行教学。也就是说不在考虑优等生，也不考虑后进生，教学面向的是中等学生。这样一来，导致的后果就是，优等学生在学习过程中学到的东西太少，根本不能够满足他们的学习需要。而后进生在学习过程中，教师不是面对他们的，他们学习起来非常吃力。鉴于此，如何有效地解决高中物理课堂教学过程中的这种困难？实际上分层目标教学法就是最好的一种选择。 一、对分层次目标教学法的内涵阐述 学生的知识基础存在差异，智力存在差异，非智力中的学习态度不一样，将这一群存在种种差距的学生放在一个教学平台上进行教学活动，他们的学习效果必然存在差距。针对学生的这种差距因素，将学生按照一定的标准将其分为几个学习层次，给不同层次制定不同层次的信息目标，进行教学活动的方式，我们称之为分层目标，其目的在于促进不同层次的学生都能够学有所得。 二、分层次目标教学法在高中物理教学中的实施 （一）高中学生分层 在进行分层教学之前，首要的一步就是要对学生准确地分层次。在分层次中，如果不够准确就会导致教学达不到预期的效果。所以，分层次这一步非常重要。高中物理教学，是教师的教，学生的学，学习能力在课堂上所占的位置及其重要。因而学生的学习能力高低是进行分层教学重要的参考标准，此外学生的信息态度和他们的知识储备差异性都要充分地考虑进去。因此，在充分地掌握学生的实际状况之后，可以按照高、中、低三个层次进行分层（不宜分更多的层次，不利于教学目标的落实）。这样让不同层次的学生站在自己的学习层次中进行学习活动，进而保证了不同层次的学生在学习活动中都学有所得，真正落实教学面向全体这一要求。 （二）教学内容分层次
浅谈我国动态规划算法研究与应用
动态规划算法研究与应用 1.引言 动态规划被认为是组成运筹学其中的一部分，也被当成为进行运算决定时最好的一种数学方式。在1950年左右，美国相关方面的几位数学家，对阶段决策期间关于优化的问题做了大量的研究，并发布著名的最优化理论，将众多的阶段变成了一个一个单一的问题，并分别进行解答，最后，发明了能够处理这种相关优化方面事情新的解决措施——动态规划。到了1957年，创造出了Dynamic Programming这一名著，被称为该领域创作第一人[1]。 在数学和计算机科学领域，动态规划算法对于求解最优解的问题方便快捷。动态规划方法经常用来解决生活中的实际问题，这些问题往往可以分解为很多个子问题，每个子问题都有一个对应解，其中的临界值就是我们所要求得的最优解。动态规划并非一种数学算法，而是用于最优化解题的一种技巧和方法。它非但不具有一个标准的数学方程式，不能够推导出清晰明确的解题步骤，更不具备万能性。对于要解决的若干问题，一定要建立在正确理解的基础上具体问题具体分析，用我们现有的数学知识和丰富的想象力创建模型，结合日常的技巧分析求解。客观人为的介入时间和空间因素，只要可以分为若干子问题的多状态过程，就可以用此方法快速求解。 2.动态规划算法简介 动态规划诞生之后，很快就在在工业生产、金融管理、工程技术、和资源最大化利用等领域得到了好评。在处理路线规划、物品进出库管理、资源最优化利用、更换设备、顺序、装载等问题，动态规划算法相比于其他算法更有优势而且更加便捷。 2.1基本原理 其主要的理论可以被理解成是将求解的划分成若干个子问题，并将其称作为N，然后这些子问题又有N个解的情况，其中这些可行解之中一定会有一个最优解，研究动态规划也就是希望能够找到最优解[2]。 如何能够合理的推导出基本的最优化方程式和找出唯一的临界值是研究动
《“目标引领,分层教学”模式》微型课题研究方案
《“目标引领，分层教学”模式》微型 课题研究方案 一、课题主旨：“自主探究，目标引领，教学导拨，分层训练，”教学模式的研究 二、课题团队： 1、课题指导：邓校长朱主任吴主任 2、课题负责人：各科备课组长 3、课题组成员：高一年级全体老师 三、课题管理：学校教科室 四、课题内容： 1、课题提出的背景 （1）、随着课程改革的深入，新教材的使用，新的课程标准对中学教学提出了一系列新的、更高的要求和目标。 (2)、从目前我们年级学生的学习态度、学习方式、学习成绩、综合素质与老师的教学等情况来看，我们的教学效果还存在着许多需要改进的地方。 A、大部分学生自主学习目标不明确，自学能力素养差异大，表现为学习成绩不理想，学生成绩差距大，对学习信心不足。 B、希望班部分学生感觉学习压力大，自主学习时间少、部分学科的基础差，成绩差距大。 （3）、根据教学模式和学习模式的关系来看，教育的目的是培养有效学习的能力，这不仅要求学生获得知识技能，更应掌握了学习技能。成功的教师应该教会学生学习，培养其自学能力。 2、研究目的 （1）、我们进行该课题研究的目的是要探索解决现有教学矛盾并优化现有的教学模式，通过科学设定目标，贯彻落实分层教学思想，培养学生积极的学习态度、自主学习的习惯、自主探究能力、合作精神和实践能力，从而达到提高教学的效率，将学校精品办学，小班制教学思路落到实处。 （2）、“目标引领，分层教学”要求教师因材施教，分层预设目标，并对不同目标采用灵活的教学方式。优化学生的学习方式，减轻机械学习负担。使学生通过自学、互学、讨论、探究等积极主动的学习方法达到目标并逐渐推进目标，充分发挥自己的学习潜能，也有利于学生形成具有个性的学习方法和策略，最大限度发激发学生学习的激情。 （3）、在对部分基础较好学生的教学中，力图突破传统，让学生拥有更大的自主学习空
几种的负载均衡算法
实用标准文案 几种负载均衡算法 本地流量管理技术主要有以下几种负载均衡算法： 静态负载均衡算法包括：轮询，比率，优先权 动态负载均衡算法包括: 最少连接数,最快响应速度，观察方法，预测法，动态性能分配，动态服务器补充，服务质量，服务类型，规则模式。 静态负载均衡算法 ◆轮询（Round Robin）：顺序循环将请求一次顺序循环地连接每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从顺序循环队列中拿出，不参加下一次的轮询，直到其恢复正常。 ◆比率（Ratio）：给每个服务器分配一个加权值为比例，根椐这个比例，把用户的请求分配到每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆优先权（Priority）：给所有服务器分组,给每个组定义优先权，BIG-IP 用户的请求，分配给优先级最高的服务器组（在同一组内，采用轮询或比率算法，分配用户的请求）；当最高优先级中所有服务器出现故障，BIG-IP 才将请求送给次优先级的服务器组。这种方式，实际为用户提供一种热备份的方式。 动态负载均衡算法 ◆最少的连接方式（Least Connection）：传递新的连接给那些进行最少连接处理的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。
◆最快模式（Fastest）：传递连接给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直精彩文档．实用标准文案 到其恢复正常。 ◆观察模式（Observed）：连接数目和响应时间以这两项的最佳平衡为依据为新的请求选择服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障，BIG-IP就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。 ◆预测模式（Predictive）：BIG-IP利用收集到的服务器当前的性能指标，进行预测分析，选择一台服务器在下一个时间片内，其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。(被BIG-IP 进行检测) ◆动态性能分配(Dynamic Ratio-APM):BIG-IP 收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数，动态调整流量分配。 ◆动态服务器补充(Dynamic Server Act.):当主服务器群中因故障导致数量减少时，动态地将备份服务器补充至主服务器群。 ◆服务质量(QoS）:按不同的优先级对数据流进行分配。 ◆服务类型(ToS): 按不同的服务类型（在Type of Field中标识）负载均衡对数据流进行分配。 ◆规则模式：针对不同的数据流设置导向规则，用户可自行。 负载均衡对应本地的应用交换，大家可以通过对上述负载均衡算法的理解，结合实际的需求来采用合适你的负载均衡算法，我们常用到的一般是最少连接数、最快反应、或者轮询，决定选用那种算法，主要还是要结合实际的需求。
贪心算法与动态规划的比较
贪心算法与动态规划的比较 【摘要】介绍了计算机算法设计的两种常用算法思想：贪心算法与动态规划算法。通过介绍两种算法思想的基本原理，比较两种算法的联系和区别。通过背包问题对比了两种算法的使用特点和使用范围。 【关键字】动态规划；贪心算法；背包问题 1、引言 为了满足人们对大数据量信息处理的渴望，为解决各种实际问题，计算机算法学得到了飞速的发展，线性规划、动态规划、贪心策略等一系列运筹学模型纷纷运用到计算机算法学中，产生了解决各种现实问题的有效算法。虽然设计一个好的求解算法更像是一门艺术而不像是技术，但仍然存在一些行之有效的、能够用于解决许多问题的算法设计方法，你可以使用这些方法来设计算法，并观察这些算法是如何工作的。一般情况下，为了获得较好的性能，必须对算法进行细致的调整。但是在某些情况下，算法经过调整之后性能仍无法达到要求，这时就必须寻求另外的方法来求解该问题。本文针对部分背包问题和0/ 1 背包问题进行分析，介绍贪心算法和动态规划算法的区别。 2、背包问题的提出 给定n种物品( 每种物品仅有一件) 和一个背包。物品i的重量是w i，其价值为p i，背包的容量为M。问应如何选择物品装入背包，使得装入背包中的物品的总价值最大,每件物品i的装入情况为x i，得到的效益是p i*x i。 ⑴部分背包问题。在选择物品时，可以将物品分割为部分装入背包，即0≤x i≤1 ( 贪心算法)。 ⑵0/ 1背包问题。和部分背包问题相似，但是在选择物品装入时要么不装，要么全装入，即x i = 1或0。( 动态规划算法) 。 3、贪心算法 3.1 贪心算法的基本要素 能够使用贪心算法的许多例子都是最优化问题，每个最优化问题都包含一组限制条件和一个优化函数，符合限制条件的问题求解方案称为可行解；使优化函数取得最佳值的可行解称为最优解。此类所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到(这是贪心算法与动态规划的主要区别) 。 3.2贪心策略的定义 贪心策略是指从问题的初始状态出发，通过若干次的贪心选择而得出最优值( 或较优解) 的一种解题方法。贪心策略总是做出在当前看来是最优的选择，也就是说贪心策略并不是从整体上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优解，而许多问题自身的特性决定了该问题运用贪心策略可以得到最优解或较优解。(注：贪心算法不是对所有问题都能
分层次目标教学
民办院校英语分层次目标教学的探索 摘要：原有的大学英语教学模式，不能适应我院发展需要。我院生源组成复杂，以及学生入学英语水平存在显著差异，造成了“教学方法”的不适应尤显突出。分层次目标教学方法立足学生实际，因材施教，兼顾学生个体差异性，能在我院有限的教学时间内较大程度地提升学生的英语学习和应用能力,以更加灵活的方式,适应每个学生的发展,适应面试或就业是对英语的需要 [关键词]民办院校英语差异教学改革分层次目标教学因材施教 1.问题的提出 由于我院的学生英语水平存在着很大的差异：一部分学生英语基础较扎实，具有一定的潜力和可塑性，但多数学生基础一般，学习英语的积极性不高，缺乏兴趣和信心。有些基础差的学生甚至不愿学英语，对学英语产生“逆反心理”，这直接影响到学生英语考级和面试时的英语运用。如果维持原状，进行传统的“一刀切”教学，势必会加大两极分化，造成大量学生跟班困难，这就很难实现让学生顺利通过面试，面上好单位的要求，并严重影响英语教学的正常开展对于我院的长足发展也造成了很大的阻碍。因此，如何扭转这种局面，已成为我们英语教师急待解决的问题。 现代科学认为：人与人之间无论是心理、智力、身体还是所处的环境都是存在差异的。“承认差异，正视差异，适应差异，运用差异”是实施因材施教，发展不同学生个性特长的具体措施，是符合具体问题具体分析具体处理、实事求是的辩证观点的。基于以上原因，我们在教学过程中可采取“分层次目标教学”方法。 2.分层次目标教学的概念 目标教学法是一种以教学目标为核心和主线实施课堂教学的方法。（以教师为主导、以学
生为主体、教学目标为主线的教学方法。）教师以教学目标为导向，在整个教学过程中围绕教学目标展开一系列教学活动，并以此来激发学生的学习兴趣与积极性，激励学生为实现教学目标而努力学习。这种方法的突出特点是教学活动过程中确立以理论为实践服务的指导思想，注重知识的实用性，有的放矢地培养学生的期待心理，倡导教学过程中师生间的互动性，并以此来确保教学目标的实现。这种教学法认同教学过程的实质是教学目标的实现过程。作为教师应该努力去寻求实现目标的最短路径。 其理论依据是“掌握学习”理论。“掌握学习”理论是美国著名教育家和心理学家布卢姆于20世纪70年代提出来的。“理解学习”就是在“所有学生都能学好”的思想指导下，以基础知识和能力倾向各有差异的学生组成的学习集体（班级授课制）为前提，要求教师对教学目标进行精选和结构化，在学生学习的过程中，进行适时形成性评价（反馈），为不同的学生设计“矫正学习”或“深化学习”，从而使大多数学生达到课程目标所规定的掌握标准。“掌握学习”作为一种新的教学模式和教学方法，对教学实践与教学理论尤其是教学方法产生了广泛而深远的影响。目标教学法就是建立在这一理论与模式基础之上的一种新的教学法。（解释、阐明、应用、洞察、神入、自知）实施目标教学法的前提是科学的拟定教学目标。 分层目标教学法就是针对学生现有的知识基础、智力水平、非智力因素和学习成绩等差异，因人而异分层制定出不同的教学目标，提出不同的教学要求，施以不同的教学内容，采取不同的教学方式，以最大限度地调动每一个学生的学习积极性，充分促进学生智能发展的一种教学法。这种教学法，能较好地突破班级授课制难以照顾学生个别差异的局限性，使因人施教能落到实处。其指导思想主要包含以下几点内容：①教师的教学要适应学生的学，学生是有差异的，教也应有差异。②在教学中要促使每个学生在原有基础上都得到较好的发展。 ③学生的主体性不仅表现为他们是教学过程中学的主体，而且发展为在某种程度上还可成为“教”的主体，因此在教学过程中要努力创设一种合作的学习气氛，促使师生之间、学生与学生之间积极互动关系的建立。 3.分层次目标教学的实施