负载均衡集群技术中的负载均衡算法是整个互联网络应用研究中一个重要问题。本课题针对“需求快速变化”这一企业级管理软件开发中呈现的特点,基于网络中的应用集成管理模式已成为管理信息系统发展的主流,而网络上运行的教育教学软件之间的互操作性差、应用集成水平较低,无法实现信息的共享与交流这一问题,将企业应用集成的概念和技术运用到解决网络“信息孤岛”实际问题当中,提出一种新的集群结点负载表示和基于排队理论的负载均衡调度算法以及基于文化算法的负载均衡算法。在研究、构建管理信息系统互操作框架的过程中我们发现,随着服务器数目的增加、系统规模和通信数据的增大,有必要在搭建集成服务器的过程中,利用负载均衡集群技术增强区域集成服务器的处理能力。本文通过对当前主流和常用的负载均衡算法理论的理解和研究,提出了一种新的负载表示方案。它不仅充分考虑到了当前服务器的各种硬指标负载,更考虑到了它的软指标负载,即其输入队列对当前以及随后时间负载的连续性和预见性的判断。并采用仿真程序对其表示方式进行了实验对比和分析。有了更为合理的负载表示后,本文随后提出了基于排队理论的负载均衡调度算法和基于文化算法的负载均衡算法。基于排队理论的负载均衡算法根据当前的负载情况和服务器的剩余处理能力,计算出服务器在随后的固定时间间隔中所需要的平均到达率,进而得到任务分配策略。并对其进行了仿真实验和对比分析。在基于文化算法的负载均衡算法中,充分利用了人类文化进化的思想,应用到了负载均衡算法中。群体本身在产生交叉和变异,而由于长期的活动和繁衍替换,使得群体中好的文化信息得以保存,而相对较差的信息被丢弃。这样也使得群体的文化在不断的被更新,进而影响这群体的不断进化。在经过一定的进化代数后,会得到一些相对优秀的个体,这便是我们的分配策略了。本文在文中对其思想进行了详细的描述和设计,并对其进行了仿真实验和对比分析,证明其比常用的负载均衡算法效果较优。