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移动云计算环境下多DAG工作流的节能调度算法及能耗测量研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究目标和内容第10-12页
    1.3 课题来源及意义第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-14页
第2章 相关工作第14-24页
    2.1 移动云计算结构第14-15页
    2.2 移动终端能耗测量研究现状第15-17页
    2.3 移动终端能耗模型研究现状第17-19页
    2.4 数据中心能耗研究现状第19-21页
    2.5 DAG 工作流调度算法研究现状第21-22页
    2.6 移动私有云能耗研究现状第22-23页
    2.7 本章小结第23-24页
第3章 能耗模型及移动终端能耗测量相关研究第24-33页
    3.1 数据中心能耗模型第24-25页
    3.2 移动终端能耗模型第25-29页
    3.3 移动终端传输能耗测量研究第29-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第4章 多 DAG 工作流的节能调度算法第33-46页
    4.1 DAG 工作流调度模型第33-34页
    4.2 数据中心多 DAG 工作流节能调度算法第34-38页
    4.3 移动私有云环境下多 DAG 工作流节能调度算法第38-42页
    4.4 多 DAG 工作流残留松弛时间处理算法第42-45页
        4.4.1 数据中心多 DAG 工作流残留松弛时间处理算法第42-43页
        4.4.2 移动私有云环境下多 DAG 工作流残留时间处理算法第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第5章 算法仿真与实验第46-60页
    5.1 实验部署环境第46-47页
    5.2 移动终端 3G 网络传输优化实验第47-51页
        5.2.1 往返能耗优化对比分析实验第47-49页
        5.2.2 单程能耗优化对比分析实验第49-51页
    5.3 移动云环境下数据中心能耗优化实验分析第51-57页
        5.3.1 处理器占用数目对比分析实验第51-52页
        5.3.2 MREO 算法与其他节能算法总完成时间对比分析实验第52-53页
        5.3.3 MREO 算法与其他算法资源利用率对比分析实验第53-54页
        5.3.4 MREO 算法和其他算法的平均执行时间对比分析实验第54页
        5.3.5 MREO 算法与其他算法总节能效果对比分析实验第54-55页
        5.3.6 基于不同任务类型节能效果对比分析实验第55-57页
    5.4 移动私有云节能调度算法实验分析第57-59页
        5.4.1 移动节点占用数目对比分析实验第57页
        5.4.2 EAMRS 算法和其他算法总执行时间的对比分析实验第57-58页
        5.4.3 EAMRS 算法和其他算法总节能效果的对比分析实验第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士期间发表文献第67-68页
致谢第68页

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