基于蚁群算法的网格资源调度研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·网格资源调度研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 网格资源调度研究 | 第16-34页 |
| ·网格基本理论 | 第16-22页 |
| ·网格的概念 | 第16-17页 |
| ·网格特点 | 第17-18页 |
| ·网格主要的体系结构 | 第18-22页 |
| ·网格资源调度研究 | 第22-28页 |
| ·网格资源调度目标以及组成 | 第22-24页 |
| ·网格资源调度特点 | 第24页 |
| ·资源调度策略分类 | 第24-25页 |
| ·网格资源调度模型 | 第25-27页 |
| ·网格资源调度算法 | 第27-28页 |
| ·网格仿真工具GridSim中的资源调度 | 第28-33页 |
| ·流行仿真工具比较 | 第28-29页 |
| ·GridSim概述 | 第29-32页 |
| ·GridSim中Broker进行调度的过程 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 蚁群算法研究 | 第34-43页 |
| ·蚁群算法简介 | 第34页 |
| ·蚁群觅食行为描述 | 第34-36页 |
| ·蚁群算法的数学模型及其在TSP问题中的应用 | 第36-42页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第36-39页 |
| ·蚁群算法求解TSP问题 | 第39-40页 |
| ·性能影响因素测试 | 第40-42页 |
| ·蚁群算法的特性 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于蚁群算法的资源调度策略设计 | 第43-59页 |
| ·用蚁群算法进行资源调度的可行性分析 | 第43-44页 |
| ·网格环境中资源调度的影响因素 | 第44-47页 |
| ·影响因素分析 | 第44-45页 |
| ·影响因素测试 | 第45-47页 |
| ·调度算法设计分析 | 第47-50页 |
| ·概述 | 第47-48页 |
| ·明确目标——定义最优解 | 第48页 |
| ·分析目标——确定与信息素相关的因素 | 第48-49页 |
| ·确定决策点——定义收敛条件 | 第49页 |
| ·考虑信息素散布方式 | 第49-50页 |
| ·蚁群算法性能影响因素的讨论 | 第50页 |
| ·调度算法概要设计 | 第50-52页 |
| ·调度算法详细设计 | 第52-58页 |
| ·R-AP的设计 | 第54-55页 |
| ·R-PP的设计 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于蚁群算法的资源调度策略仿真 | 第59-69页 |
| ·实验环境介绍 | 第59页 |
| ·环境配置 | 第59-60页 |
| ·实验步骤 | 第60-66页 |
| ·资源与任务的创建 | 第61-63页 |
| ·资源调度策略模拟 | 第63-66页 |
| ·编译与运行 | 第66页 |
| ·实验结果与分析评价 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文的主要工作 | 第69页 |
| ·下一步工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 附录 | 第76页 |
