云平台的任务优先级调度研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外云计算发展现状 | 第11-16页 |
| 1.3.1 国外企业云计算发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国外政府云计算发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 我国云计算发展现状 | 第14-15页 |
| 1.3.4 国内外云计算发展状况对比 | 第15-16页 |
| 第2章 云计算技术 | 第16-20页 |
| 2.1 云计算概述 | 第16-17页 |
| 2.2 云计算关键技术 | 第17-20页 |
| 第3章 云计算平台下任务调度模型 | 第20-36页 |
| 3.1 云环境下任务调度的概念 | 第20-23页 |
| 3.1.1 云环境下任务调度的步骤 | 第21-22页 |
| 3.1.2 云环境下任务调度的特点 | 第22页 |
| 3.1.3 云环境下任务调度的目标 | 第22-23页 |
| 3.2 粒子群优化调度算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 算法的相关参数 | 第24页 |
| 3.2.3 算法流程 | 第24-25页 |
| 3.3 其他常见调度模型 | 第25-35页 |
| 3.3.1 基于膜计算改进粒子群优化算法调度模型 | 第25-27页 |
| 3.3.2 基于虚拟机动态迁移调度模型 | 第27-30页 |
| 3.3.3 基于多目标优化差分进化算法调度模型 | 第30-33页 |
| 3.3.4 基于遗传算法的神经网络调度模型 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 云平台的任务优先级调度模型 | 第36-43页 |
| 4.1 资源调度算法关键问题分析 | 第36页 |
| 4.2 问题描述 | 第36-38页 |
| 4.3 优先级资源调度算法总体设计 | 第38页 |
| 4.4 云平台的任务优先级调度算法 | 第38-43页 |
| 4.4.1 工作节点优先级的确定 | 第38-39页 |
| 4.4.2 任务优先级的确定 | 第39页 |
| 4.4.3 算法实现 | 第39-43页 |
| 第5章 实验仿真和结果分析 | 第43-54页 |
| 5.1 云计算仿真器CloudSim | 第43-50页 |
| 5.1.1 CloudSim简介 | 第43-44页 |
| 5.1.2 Cloud Sim体系结构 | 第44-45页 |
| 5.1.3 Cloud Sim工作方式 | 第45-47页 |
| 5.1.4 CloudSim的配置 | 第47-50页 |
| 5.2 实验方案 | 第50-51页 |
| 5.3 仿真实验 | 第51页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第51-54页 |
| 5.4.1 任务积压量分析 | 第51-52页 |
| 5.4.2 任务平均响应时间分析 | 第52页 |
| 5.4.3 物理节点需求量分析 | 第52-53页 |
| 5.4.4 资源利用率分析 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 作者简介 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
