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基于网格的任务调度研究

中文摘要第1-8页
ABSTRACT第8-10页
第一章 绪论第10-15页
   ·论文研究背景第10-11页
   ·国内外相关领域的研究现状第11-12页
     ·国内外网格发展情况第11页
     ·渲染的研究现状第11-12页
   ·所做的研究工作,意义及创新第12-13页
   ·论文内容安排第13-15页
第二章 相关基础理论第15-40页
   ·网格第15-21页
     ·网格计算系统特征第15-16页
     ·网格与集群计算的区别第16页
     ·网格组件第16-20页
     ·网格资源管理模式第20-21页
   ·网格计算中的任务调度算法第21-27页
     ·网格计算中任务调度的概念第21-22页
     ·静态调度算法第22-23页
     ·动态调度算法第23-25页
     ·静态与动态调度算法的比较第25页
     ·基于蚂蚁算法(Ant Algorithms)的网格任务调度第25-27页
   ·模糊逻辑第27-30页
     ·模糊理论的起源第27页
     ·模糊集合第27-28页
     ·模糊推论第28-29页
     ·解模糊化第29-30页
   ·场景渲染第30-38页
     ·渲染技术第30-31页
     ·地形描述第31-32页
     ·层次细节技术(LOD:Level Of Detail)第32页
     ·光线追踪第32-33页
     ·场景管理第33-34页
     ·光照第34页
     ·纹理贴图第34页
     ·阴影第34-35页
     ·kd-Tree算法第35-36页
     ·Surface Area Heuristic(SAH)第36-37页
     ·对动态对象的处理第37页
     ·场景生成流水线第37-38页
   ·GRIDSIM第38页
   ·小结第38-40页
第三章 基于网格的渲染模型(ABGRS)第40-44页
   ·问题的引出第40页
   ·基于网格的渲染模型(ABGRS)第40-42页
     ·关于ABGRS的想法第40-41页
     ·ABGRS的结构第41-42页
     ·任务拆分第42页
   ·小结第42-44页
第四章 基于模糊信任的调度策略(FR_ACO)第44-52页
   ·问题的引出第44页
   ·FR_ACO(REPUTATION_BASEDACO)模型第44-45页
   ·FR_ACO中的模糊信任(FUZZY REPUTATION)第45-47页
   ·FR_ACO:新的蚂蚁优化第47-48页
   ·FR_ACO算法描述第48-49页
   ·获取局部信任的例子第49-51页
   ·小结第51-52页
第五章 节点上的渲染任务第52-58页
   ·问题的引出第52页
   ·一种新的KD-TREE生成方法第52-57页
     ·场景中的光照第53-54页
     ·光线强度计算第54-55页
     ·代价计算公式推导第55页
     ·总体算法第55-57页
   ·小结第57-58页
第六章 实验及评价第58-67页
   ·实验目的与实验方案第58页
   ·实验环境与开发工具第58-59页
     ·实验环境第58页
     ·实验开发工具的介绍第58-59页
   ·实验系统的实现第59-64页
     ·模拟LKDR的生成过程第59-61页
     ·使用OGRE进行渲染第61-62页
     ·使用Gridsim,eclipse模拟FR_ACO第62-64页
   ·实验评价第64-66页
   ·小结第66-67页
第七章 结束语第67-68页
   ·总结第67页
   ·展望第67-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
附录 硕士期间发表的论文和参与的课题第74页

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