云计算中基于蚁群算法的资源调度算法研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 云计算研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 云环境下资源调度策略研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 云计算及其相关技术介绍 | 第19-27页 |
| 2.1 云计算的概念 | 第19-21页 |
| 2.1.1 云计算的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 云计算的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 云计算的分类 | 第20-21页 |
| 2.2 云计算的关键技术 | 第21-23页 |
| 2.3 云计算的资源调度 | 第23-26页 |
| 2.3.1 资源调度模型 | 第24页 |
| 2.3.2 资源调度算法目标 | 第24-25页 |
| 2.3.3 资源调度算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 蚁群算法分析 | 第27-35页 |
| 3.1 蚁群算法原理 | 第27-29页 |
| 3.2 蚁群算法模型 | 第29-31页 |
| 3.3 蚁群算法优缺点 | 第31-32页 |
| 3.4 现有改进蚁群算法 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于蚁群算法的资源调度 | 第35-45页 |
| 4.1 基于蚁群算法的资源调度算法的改进思想 | 第35页 |
| 4.2 资源调度中蚁群算法的转换 | 第35-36页 |
| 4.3 基于蚁群算法的资源调度算法改进 | 第36-39页 |
| 4.3.1 形式化定义 | 第37-38页 |
| 4.3.2 构造适应度函数 | 第38-39页 |
| 4.4 资源调度中蚁群算法改进 | 第39-42页 |
| 4.4.1 蚂蚁的数据结构 | 第40页 |
| 4.4.2 信息素初始化 | 第40页 |
| 4.4.3 路径的选择 | 第40-41页 |
| 4.4.4 信息素的更新 | 第41页 |
| 4.4.5 算法终止条件 | 第41-42页 |
| 4.5 基于改进蚁群算法的资源调度算法 | 第42-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 系统实现及测试 | 第45-61页 |
| 5.1 CloudSim仿真平台介绍 | 第45-50页 |
| 5.1.1 CloudSim体系结构 | 第45-48页 |
| 5.1.2 CloudSim工作形式 | 第48页 |
| 5.1.3 CloudSim仿真流程 | 第48-50页 |
| 5.2 云计算资源调度系统设计 | 第50-54页 |
| 5.2.1 系统开发及运行环境 | 第50页 |
| 5.2.2 总体设计 | 第50-52页 |
| 5.2.3 基于改进蚁群算法的资源调度模块设计 | 第52页 |
| 5.2.4 系统运行示例 | 第52-54页 |
| 5.3 性能分析及实验结果 | 第54-60页 |
| 5.3.1 性能评估指标 | 第54页 |
| 5.3.2 任务数量对性能的影响 | 第54-58页 |
| 5.3.3 资源数量对性能的影响 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
