| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 云计算资源调度及研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 云计算资源调度目标 | 第11-12页 |
| 1.2.2 云计算资源调度的新特征 | 第12页 |
| 1.2.3 云计算资源调度主要调度策略 | 第12-14页 |
| 1.2.4 云计算资源调度研究现状及存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 2 相关理论技术 | 第17-26页 |
| 2.1 车联网相关理论 | 第17-21页 |
| 2.1.1 车联网概念与体系架构 | 第17-20页 |
| 2.1.2 车联网相关技术 | 第20-21页 |
| 2.1.3 车联网发展路线 | 第21页 |
| 2.2 计算数据中心概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 云计算概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 云计算数据中心资源概述 | 第22-23页 |
| 2.2.3 车联网云支撑平台介绍 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 车联网云平台任务调度算法研究 | 第26-36页 |
| 3.1 计算常见任务调度算法介绍 | 第26-29页 |
| 3.1.1 贪心算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 Min-Min算法和Max-Min算法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 Sufferage算法 | 第28-29页 |
| 3.2 基于车联网云平台的MCT-LB-GSA任务调度算法 | 第29-34页 |
| 3.2.1 任务调度问题的模型 | 第29-31页 |
| 3.2.2 MCT-LB-GSA算法的优化目标 | 第31-32页 |
| 3.2.3 MCT-LB-GSA算法 | 第32-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 4 车联网云平台虚拟资源调度算法研究 | 第36-45页 |
| 4.1 负载均衡概述 | 第36-39页 |
| 4.1.1 静态调度算法 | 第36-38页 |
| 4.1.2 动态调度算法 | 第38-39页 |
| 4.2 基于车联网云平台的CDM-CU虚拟资源调度算法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 虚拟资源调度问题的模型 | 第39-40页 |
| 4.2.2 CDM-CU算法的优化目标 | 第40-41页 |
| 4.2.3 CDM-CU算法 | 第41-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实验 | 第45-53页 |
| 5.1 仿真工具CloudSim概述 | 第45-46页 |
| 5.2 MCT-LB-GSA任务调度算法实验 | 第46-50页 |
| 5.2.1 实验环境 | 第46-47页 |
| 5.2.2 CloudSim扩展编译 | 第47页 |
| 5.2.3 仿真实验及结果分析 | 第47-50页 |
| 5.3 CDM-CU虚拟资源调度算法实验 | 第50-52页 |
| 5.3.1 实验环境 | 第50页 |
| 5.3.2 CloudSim扩展编译 | 第50页 |
| 5.3.3 仿真实验及结果分析 | 第50-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
