iVCE环境下基于机器学习的资源调度算法的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文主要工作及贡献 | 第11-12页 |
| 1.3.1 主要工作 | 第11-12页 |
| 1.3.2 论文贡献 | 第12页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第14-22页 |
| 2.1 iVCE虚拟计算环境概述 | 第14-16页 |
| 2.2 资源调度算法概述 | 第16-18页 |
| 2.3 聚类算法概述 | 第18-20页 |
| 2.4 遗传算法概述 | 第20-21页 |
| 2.5 小结 | 第21-22页 |
| 第三章 IVCE环境下资源管理系统的设计与实现 | 第22-40页 |
| 3.1 IVCE虚拟计算平台的体系介绍 | 第22-23页 |
| 3.2 资源管理系统需求分析 | 第23-24页 |
| 3.3 资源管理系统功能介绍 | 第24-30页 |
| 3.3.1 虚拟资源信息存储 | 第25-27页 |
| 3.3.2 虚拟资源消耗存储 | 第27-28页 |
| 3.3.3 虚拟资源收益统计 | 第28-29页 |
| 3.3.4 虚拟资源信息查询 | 第29页 |
| 3.3.5 虚拟资源匹配 | 第29-30页 |
| 3.4 资源管理系统模块划分与实现 | 第30-39页 |
| 3.4.1 数据库系统模块 | 第30-35页 |
| 3.4.2 通信接口模块 | 第35-36页 |
| 3.4.3 虚拟资源信息获取模块 | 第36-38页 |
| 3.4.4 虚拟资源查询模块 | 第38-39页 |
| 3.4.5 虚拟资源匹配模块 | 第39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 第四章 系统性能测试 | 第40-48页 |
| 4.1 实验环境介绍 | 第40页 |
| 4.2 性能测试 | 第40-47页 |
| 4.2.1 资源信息获取模块 | 第40-42页 |
| 4.2.2 资源收益信息查询模块 | 第42-43页 |
| 4.2.3 资源消耗查询模块 | 第43-44页 |
| 4.2.4 资源分类结果 | 第44-45页 |
| 4.2.5 资源匹配模块 | 第45-47页 |
| 4.3 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 资源调度系统改进方案研究 | 第48-62页 |
| 5.1 FCM算法概述 | 第48-51页 |
| 5.1.1 FCM算法介绍 | 第48-50页 |
| 5.1.2 FCM算法分析 | 第50-51页 |
| 5.2 FCM算法的改进方案 | 第51-56页 |
| 5.2.1 遗传算法解析 | 第51-53页 |
| 5.2.2 改进FCM算法 | 第53-54页 |
| 5.2.3 改进算法的性能分析 | 第54-56页 |
| 5.3 改进方案设计 | 第56-61页 |
| 5.3.1 改进方案具体流程 | 第56-58页 |
| 5.3.2 改进方案性能分析 | 第58-59页 |
| 5.3.3 改进方案应用设计 | 第59-61页 |
| 5.4 小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 论文总结 | 第62-63页 |
| 6.2 下一步工作方向 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
