| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第二章 基础相关理论研究 | 第11-23页 |
| 2.1 CESM和RTM的现状 | 第11页 |
| 2.1.1 CESM | 第11页 |
| 2.1.2 RTM | 第11页 |
| 2.2 网格任务调度 | 第11-15页 |
| 2.2.1 任务调度 | 第11-12页 |
| 2.2.2 任务调度模型 | 第12-14页 |
| 2.2.3 任务调度算法 | 第14-15页 |
| 2.3 SDN及其相关技术 | 第15-18页 |
| 2.3.1 软件定义网络 | 第15-16页 |
| 2.3.2 SDN的特征与优势 | 第16-17页 |
| 2.3.3 SDN网络的关键技术 | 第17-18页 |
| 2.4 蚁群算法 | 第18-21页 |
| 2.4.1 蚁群算法的基本原理 | 第18-19页 |
| 2.4.2 蚁群算法的数学逻辑 | 第19-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 面向RTM联合协同计算模式的蚁群算法网格任务调度 | 第23-39页 |
| 3.1 基于改进蚁群算法的网格任务调度的分析 | 第23-26页 |
| 3.1.1 网格任务调度的过程 | 第23-25页 |
| 3.1.2 网格任务调度需要考虑的问题 | 第25-26页 |
| 3.2 基于改进蚁群算法的网格任务调度 | 第26-33页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 Min-Min调度算法的不足 | 第27-30页 |
| 3.2.3 蚁群算法解决任务调度问题的思想 | 第30页 |
| 3.2.4 适用于RTM数据网格计算的改进蚁群算法描述 | 第30-33页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第33-37页 |
| 3.3.1 极端例子上算法的对比分析 | 第33-35页 |
| 3.3.2 网格环境下的任务调度模拟实验 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 RTM联合协同计算模式中的SDN蚁群算法负载均衡 | 第39-55页 |
| 4.1 SDN蚁群算法负载均衡的实现 | 第39-45页 |
| 4.1.1 蚁群算法参数的选取 | 第39-42页 |
| 4.1.2 蚁群算法的实现过程 | 第42-44页 |
| 4.1.3 基于蚁群算法SDN负载均衡的方案 | 第44-45页 |
| 4.2 实验结果与分析 | 第45-54页 |
| 4.2.1 构建Mininet环境 | 第45-47页 |
| 4.2.2 搭建OpenDayLight的环境 | 第47-48页 |
| 4.2.3 仿真模拟实验 | 第48-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 论文总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
