面向移动云计算的虚拟化资源管理
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·云计算的研究现状 | 第9-10页 |
| ·移动云计算的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要贡献 | 第11-12页 |
| ·本文的结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 虚拟化资源管理的相关技术研究 | 第13-26页 |
| ·虚拟化技术 | 第13-17页 |
| ·平台虚拟化技术 | 第13-15页 |
| ·资源虚拟化技术 | 第15-16页 |
| ·应用虚拟化技术 | 第16-17页 |
| ·云计算相关技术 | 第17-21页 |
| ·云计算的特点 | 第18页 |
| ·云计算的分类 | 第18-20页 |
| ·商用云 | 第20-21页 |
| ·虚拟化资源管理相关技术 | 第21-25页 |
| ·虚拟化资源管理模型的功能 | 第21-23页 |
| ·虚拟化资源管理的重点课题 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 虚拟化资源管理模型 | 第26-33页 |
| ·虚拟化资源管理的需求分析 | 第26-27页 |
| ·服务-资源映射模型的设计 | 第27-29页 |
| ·服务抽象层 | 第27-28页 |
| ·虚拟资源池 | 第28-29页 |
| ·物理资源集 | 第29页 |
| ·资源分配 | 第29-31页 |
| ·资源分配中的预测技术 | 第29-30页 |
| ·资源分配工作流程 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 基于元胞粒子群的调度算法 | 第33-43页 |
| ·虚拟资源调度的数学模型 | 第33-35页 |
| ·0/1 多背包问题和基本概念 | 第33-34页 |
| ·数学模型 | 第34-35页 |
| ·元胞粒子群算法 | 第35-37页 |
| ·微粒群优化算法原理 | 第35-36页 |
| ·元胞自动机原理 | 第36-37页 |
| ·调度算法的实现 | 第37-39页 |
| ·编码 | 第37-38页 |
| ·优化目标函数 | 第38-39页 |
| ·搜索算法 | 第39页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第39-42页 |
| ·实验环境设置与分析 | 第40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·不同资源比下的比较 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 资源分配预测算法 | 第43-56页 |
| · | 第43-46页 |
| ·时间序列分析 | 第43-45页 |
| ·预测模型 | 第45-46页 |
| ·基于小波分解和支持向量机的资源分配预测算法 | 第46-50页 |
| ·基本概念与算法 | 第46-47页 |
| ·小波分解过程 | 第47-48页 |
| ·SVM 建模 | 第48-49页 |
| ·小波重构过程 | 第49页 |
| ·预测算法 | 第49-50页 |
| ·仿真实验 | 第50-55页 |
| ·数据来源及分析 | 第50-51页 |
| ·实验过程与分析 | 第51-53页 |
| ·实验结果与对比 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·论文总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作的展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第61-62页 |
| 附录 2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
