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基于排队论与BP神经网络的数据中心资源调度与优化

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景及意义第11-15页
    1.2 国内外研究现状第15-18页
    1.3 论文主要内容第18-19页
    1.4 论文结构安排第19-21页
第二章 资源调度与优化相关基础理论第21-33页
    2.1 排队论模型第21-24页
        2.1.1 排队论简介第21-22页
        2.1.2 排队系统的输入过程第22页
        2.1.3 排队系统的排队规则第22-23页
        2.1.4 排队系统的服务机构第23-24页
    2.2 资源分配的常见算法第24-25页
    2.3 基于L-BFGS优化的BP神经网络回归模型第25-32页
        2.3.1 BP神经网络第25-27页
        2.3.2 L-BFGS优化算法第27-32页
    2.4 本章小结第32-33页
第三章 数据中心资源调度与优化第33-57页
    3.1 数据中心服务系统建模第33-38页
        3.1.1 模型假设第33-34页
        3.1.2 参数设置第34-35页
        3.1.3 业务链模拟生成第35-38页
    3.2 服务系统架构及资源调度设计第38-48页
        3.2.1 网络功能整合下的动态资源调度策略第38-44页
        3.2.2 网络功能整合下的静态资源调度策略第44-46页
        3.2.3 网络功能非整合下的资源调度策略第46-48页
    3.3 数据中心性能指标及预测第48-52页
        3.3.1 系统性能指标介绍第48-51页
        3.3.2 系统性能指标预测第51-52页
    3.4 数据中心资源配置优化第52-55页
        3.4.1 资源均衡优化第53-54页
        3.4.2 资源扩展优化第54-55页
    3.5 本章小结第55-57页
第四章 资源调度与优化仿真实验第57-75页
    4.1 不同资源调度的系统性能对比第57-60页
    4.2 不同预测方法的资源使用率预测对比第60-70页
        4.2.1 数据样本第60-61页
        4.2.2 预测评价指标第61页
        4.2.3 BP网络结构确定第61-63页
        4.2.4 系统性能指标预测结果对比第63-70页
    4.3 资源优化前后系统性能对比第70-74页
        4.3.1 资源均衡优化实验第70-72页
        4.3.2 资源扩展优化实验第72-74页
    4.4 本章小结第74-75页
第五章 总结与展望第75-77页
    5.1 工作总结第75-76页
    5.2 工作展望第76-77页
参考文献第77-83页
致谢第83-84页

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