[发明专利]基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法

摘要

基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法，本发明涉及分布式负载均衡方法。本发明是要解决分布式共识，具体为分布式负载均衡问题从而提出了经过量化的无偏广播Gossip算法。一、对节点状态值进行初始化并设置无线传感器网络的同步时钟和最大迭代次数；二、无偏广播Gossip算法的迭代和量化过程；三、当迭代次数达到预设最大迭代次数时，结束迭代；此时无线传感器网络中所有节点负载达到均衡，即完成基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法。本发明应用于通信领域。

主权项

基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法，其特征在于基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法包括以下步骤：一、对节点状态值进行初始化并设置无线传感器网络的同步时钟和最大迭代次数；二、无偏广播Gossip算法的迭代和量化过程；三、当迭代次数达到预设最大迭代次数时，结束迭代；此时无线传感器网络中所有节点负载达到均衡，即完成基于量化无偏广播Gossip算法的分布式负载均衡方法；所述步骤一具体为：(一)将无线传感器网络作为一个随机的几何图模型G(N,R)，N代表传感器节点个数，R为连通半径，N个传感器节点均匀地分布在网络中；这N个传感器节点的拓扑结构用N×N的相邻矩阵A表示，如果两个节点i和j间的欧氏距离小于传输半径R，则认为两个节点是彼此相邻的，可以直接通信，则令Aij＝1；否则，两个节点是不相邻的，不能直接进行通信，则令Aij＝0；当i＝j时，i和j代表同一个节点，则令Aij＝0；令Ni＝{j∈{1,2,…,N}:Aij≠0}表示节点i的所有相邻节点；(二)无线传感器网络中的每个节点i保存有两个变量，一个是当前网络状态平均值的估计值xi(t)，另一个为伴随变量yi(t)；由传感器测得的每个节点的初始状态值xi(0)为初始时刻每个节点i的负载数量，并设置伴随变量yi(0)＝0；同时采用量化算法Q(·)对xi(0)进行量化得到量化后的初始值(三)在无线传感器网络中设置统一定时器，所述定时器的计数值满足指数分布，同时设置最大迭代次数；所述步骤二中无偏广播Gossip算法的迭代和量化过程具体为：1)启动定时器，开始计时：当开始本轮迭代时，判断当前迭代次数是否已达到最大值，若未达到最大值，则进入本轮迭代过程；若已达到最大值，则退出迭代过程；2)在本轮迭代过程中，判断节点的定时器计数值是否已满：若在时刻t节点k的计时期满则该节点被随机唤醒，否则节点不会被唤醒并进入等待接收状态；被唤醒的节点k向全网广播它的当前量化状态值和量化伴随变量值同时节点k更新t+1时刻自己的最终状态值为3)判断其他未被唤醒的节点是否会在t时刻接收到节点k的广播信息：若未接收到节点k的广播信息，令这些节点为则进入步骤4)；若接收到节点k的广播信息，令这些节点为则这些节点按照以下方法更新自己t+1时刻的状态信息xj(t+1)和yj(t+1)：xj(t+1)=0.5x^j(t)+0.5x^k(t)+0.5δj+y^j(t)yj(t+1)=0.5x^j(t)-0.5x^k(t)+(1-0.5δj+)y^j(t)+1δk-y^k(t)]]>其中和分别代表节点i的内邻集合和外邻集合，这里V＝{1,2,…,N}为节点集合，E为边集合；并且定义为节点k的出度，为节点j的入度，符号|X|c代表取集合X的势；随后，节点按照量化算法Q(·)对xj(t+1)和yj(t+1)经行量化，得到t+1时刻的量化值和Q(·)代表量化运算，具体的量化过程为，使映射到它的最近整数值，这种量化规则使得对于所有的成立；之后，节点按照以下方法消除和的累计量化误差，作为本次迭代的最终状态更新值；4)未在时刻t接收到k节点的广播信息的那些节点保持其当前量化状态值不变，即5)当所有节点完成本轮的量化无偏广播Gossip算法的迭代更新和量化过程后，迭代次数加一，重复步骤1)～步骤4)，进入下一轮迭代。