| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 选题背景及其意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 并行与分布式计算 | 第16页 |
| 1.1.2 可分任务调度 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织与结构 | 第20-23页 |
| 第二章 遗传算法概述 | 第23-31页 |
| 2.1 遗传算法流程 | 第23-24页 |
| 2.2 遗传算法编码策略 | 第24-25页 |
| 2.3 交叉算子 | 第25-27页 |
| 2.4 变异算子 | 第27页 |
| 2.5 选择算子 | 第27-28页 |
| 2.6 遗传算法的特点与应用 | 第28-29页 |
| 2.6.1 遗传算法的特点 | 第28-29页 |
| 2.6.2 遗传算法的应用 | 第29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 给定调度顺序的可分任务周期性多趟调度优化模型及算法 | 第31-51页 |
| 3.1 问题描述 | 第31-34页 |
| 3.2 给定调度顺序的可分任务周期性多趟调度模型 | 第34-37页 |
| 3.2.1 内部调度 | 第34-35页 |
| 3.2.2 最后一趟调度 | 第35-36页 |
| 3.2.3 模型的建立 | 第36-37页 |
| 3.3 给定调度顺序的可分任务周期性多趟调度模型求解算法 | 第37-43页 |
| 3.3.1 算法思想 | 第37-38页 |
| 3.3.2 性质证明 | 第38-40页 |
| 3.3.3 算法框架 | 第40-43页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第43-49页 |
| 3.4.1 实验参数说明 | 第44页 |
| 3.4.2 调度趟数相关性质数值实验 | 第44-45页 |
| 3.4.3 处处理机数目相关性性质数值实实验 | 第45-46页 |
| 3.4.4 完成成时间对比实验 | 第46-48页 |
| 3.4.5 搜索空间评估实验 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 最优调度顺序的可分任务周期性多趟调度优化模型及算法 | 第51-67页 |
| 4.1 问题描述 | 第51-53页 |
| 4.2 最优调度顺序的可分任务周期性多趟调度模型 | 第53-57页 |
| 4.2.1 内部调度 | 第53-54页 |
| 4.2.2 最后一趟调度 | 第54-56页 |
| 4.2.3 模型的建立 | 第56-57页 |
| 4.3 最优调度顺序的可分任务周期性多趟调度算法 | 第57-61页 |
| 4.3.1 编码策略 | 第57页 |
| 4.3.2 适应度函数 | 第57-58页 |
| 4.3.3 交叉算子 | 第58-59页 |
| 4.3.4 变异算子 | 第59页 |
| 4.3.5 局部搜索策略 | 第59-60页 |
| 4.3.6 选择算子 | 第60页 |
| 4.3.7 算法整体框架 | 第60-61页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第61-65页 |
| 4.4.1 实验参数说明 | 第62页 |
| 4.4.2 完成时间对比实验 | 第62-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 本文的工作与贡献 | 第67页 |
| 5.2 本文工作存在的不足与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 作者简介 | 第77-78页 |
