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基于网格的聚类PSE及调度研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·论文研究背景与选题依据第9-10页
   ·主要研究内容及创新第10-12页
   ·论文的组织结构第12-13页
第二章 基础理论第13-40页
   ·两类聚类方法第13-23页
     ·聚类的定义及过程第13-14页
     ·聚类分析中的相似性度量第14-15页
     ·常用聚类分析方法第15-21页
     ·目前聚类分析研究的主要内容第21-23页
   ·基于网格的聚类PSE及调度的研究第23-39页
     ·网格概述第23-24页
     ·网格体系结构的进化第24-30页
     ·基于网格的PSE研究进展第30-32页
     ·网格环境任务调度的研究第32-39页
   ·本章小结第39-40页
第三章 CURS与SVM聚类算法及其分布性扩展第40-53页
   ·基于参考点并具有分离性的CURS层次聚类算法第40-48页
     ·CURS算法思想第41-45页
     ·CURS算法框架及伪码实现第45-46页
     ·实验与分析第46-47页
     ·小结第47-48页
   ·基于SVM的聚类思想第48页
   ·CURS层次聚类与基于SVM聚类方法的分布性扩展第48-52页
     ·CURS层次聚类分布性扩展第48-49页
     ·基于SVM聚类算法的分布性扩展第49-52页
   ·本章小结第52-53页
第四章 聚类算法向网格PSE上的移植第53-62页
   ·聚类算法向网格PSE上移植的必要性第53-54页
   ·基于网格的聚类PSE平台—PSE-C架构第54-57页
     ·PSE-C设计目标第54-55页
     ·四层PSE-C架构设计思想第55-57页
   ·聚类组件及其服务发布第57-58页
   ·Agent和工作流定义第58-61页
   ·用户接口层第61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 基于改进蚁群算法的PSE-C任务调度研究第62-72页
   ·蚁群算法的优缺点分析第62-63页
     ·蚁群算法的优点第62-63页
     ·蚁群算法在网格调度的中存在的缺点第63页
   ·改进蚁群算法在PSE-C任务调度中的应用第63-70页
     ·蚁群算法的改进思想第63-67页
     ·算法设计第67-70页
   ·实验及结果性能分析第70-71页
   ·本章小结第71-72页
第六章 结束语第72-75页
   ·论文总结第72-73页
   ·工作展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-81页
攻读硕士期间撰写的主要论文第81-82页
攻读硕士期间参加的科研项目/学术会议/获奖第82-83页

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