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自组织网络环境下基于遗传蚁群算法的计算迁移技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 论文主要内容与创新第13-14页
    1.4 论文结构安排第14-16页
第二章 计算迁移技术理论研究第16-25页
    2.1 移动云计算架构第16-17页
    2.2 自组织云网络架构第17-21页
        2.2.1 自组织云概念第17-18页
        2.2.2 自组织云特性第18-20页
        2.2.3 自组织云分类第20-21页
    2.3 任务调度策略研究第21-22页
    2.4 任务调度算法研究第22-24页
        2.4.1 Min-min调度算法第22页
        2.4.2 线性规划第22页
        2.4.3 遗传算法第22-23页
        2.4.4 蚁群算法第23页
        2.4.5 算法分析比较第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第三章 非对等自组织云计算迁移技术研究第25-41页
    3.1 非对等计算迁移架构第25-29页
    3.2 任务调度模型第29-32页
    3.3 遗传蚁群任务调度算法第32-36页
        3.3.1 基于遗传算法的快速搜索第32-35页
            3.3.1.1 染色体编码定义第33页
            3.3.1.2 种群初始化第33页
            3.3.1.3 适应度值评价函数设计第33-34页
            3.3.1.4 遗传算子设计第34-35页
        3.3.2 基于蚁群算法的精确求解第35-36页
            3.3.2.1 算法初始化第35-36页
            3.3.2.2 转移概率设计第36页
            3.3.2.3 信息素修改第36页
    3.4 仿真及分析第36-40页
        3.4.1 仿真环境第36-37页
        3.4.2 实验方案第37页
        3.4.3 仿真结果及分析第37-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 对等自组织云计算迁移研究第41-54页
    4.1 对等计算迁移架构第41-45页
    4.2 任务调度模型第45-46页
    4.3 遗传蚁群任务调度算法第46-50页
        4.3.1 基于遗传算法的快速搜索第47-49页
            4.3.1.1 染色体编码定义第47页
            4.3.1.2 种群初始化第47-48页
            4.3.1.3 适应度值评价函数设计第48页
            4.3.1.4 遗传算子设计第48-49页
        4.3.2 基于蚁群算法的精确求解第49-50页
            4.3.2.1 算法初始化第49-50页
            4.3.2.2 转移概率设计第50页
            4.3.2.3 信息素修改第50页
    4.4 仿真及分析第50-53页
        4.4.1 仿真环境第50页
        4.4.2 实验方案第50-51页
        4.4.3 仿真结果及分析第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
    5.1 本文研究内容与创新第54-55页
    5.2 未来工作展望第55-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间发表论文目录第61页

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