基于改进蚁群算法的多目标优化虚拟机放置策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 当前存在的问题 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论分析 | 第16-30页 |
| 2.1 虚拟化技术 | 第16-20页 |
| 2.1.1 虚拟化的简介 | 第16-18页 |
| 2.1.2 虚拟化的特性和优势 | 第18-20页 |
| 2.2 装箱问题 | 第20-21页 |
| 2.3 蚁群优化算法 | 第21-29页 |
| 2.3.1 起源及原理 | 第21-24页 |
| 2.3.2 蚂蚁系统 | 第24-26页 |
| 2.3.3 蚁群算法的发展 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 多目标优化问题及其建模 | 第30-38页 |
| 3.1 水平服务协议 | 第30-31页 |
| 3.1.1 水平服务协议概念 | 第30-31页 |
| 3.1.2 SLA履约率建模 | 第31页 |
| 3.2 负载均衡 | 第31-33页 |
| 3.2.1 负载均衡概念 | 第31-32页 |
| 3.2.2 负载均衡率建模 | 第32-33页 |
| 3.3 能源功率 | 第33-34页 |
| 3.3.1 能源功率概念 | 第33页 |
| 3.3.2 能源功率建模 | 第33-34页 |
| 3.4 多目标优化问题 | 第34-35页 |
| 3.4.1 多目标优化问题 | 第34-35页 |
| 3.4.2 多目标优化建模 | 第35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-38页 |
| 第四章 蚁群算法改进及研究 | 第38-46页 |
| 4.1 虚拟机放置问题描述 | 第38-40页 |
| 4.2 改进蚁群算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 启发式因子的定义 | 第40-41页 |
| 4.2.2 信息素更新策略 | 第41-42页 |
| 4.2.3 状态转移规则 | 第42-43页 |
| 4.2.4 灾变策略 | 第43页 |
| 4.3 算法流程 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 算法实现及实验分析 | 第46-52页 |
| 5.1 算法仿真环境 | 第46-47页 |
| 5.2 基于改进蚁群算法的多目标优化实验 | 第47-50页 |
| 5.2.1 单目标性能改进实验 | 第47-48页 |
| 5.2.2 多目标组合性能改进实验 | 第48-49页 |
| 5.2.3 算法鲁棒性实验 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第52-53页 |
| 6.2 进一步的研究与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读研究生期间获得研究成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
