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虚拟机分配中的资源利润优化问题研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究工作的背景与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 主要工作第13-14页
    1.4 本文组织结构第14-16页
第二章 利润优化算法研究第16-28页
    2.1 背包问题(Knapsack problem)第16-18页
        2.1.1 背包问题背景第16-17页
        2.1.2 背包问题数学描述第17-18页
    2.2 动态规划算法(Dynamic programming)第18-20页
        2.2.1 动态规划算法背景第18-19页
        2.2.2 动态规划算法的适用性第19页
        2.2.3 动态规划算法原理第19-20页
        2.2.4 动态规划算法步骤第20页
    2.3 贪心算法(Greedy algorithm)第20-22页
        2.3.1 贪心算法基本思想第20-21页
        2.3.2 贪心算法解决 0-1 背包问题第21页
        2.3.3 贪心算法原理第21-22页
    2.4 蚁群算法(Ant Colony algorithm)第22-25页
        2.4.1 蚁群算法基本原理第22-23页
        2.4.2 蚁群算法过程分析第23页
        2.4.3 蚁群算法分类第23-24页
        2.4.4 蚁群算法总结第24-25页
    2.5 其他算法介绍第25-26页
    2.6 广义的多维多选择背包模型简介第26-27页
    2.7 优化算法性能总结第27页
    2.8 本章小结第27-28页
第三章 区间调度理论改进第28-35页
    3.1 区间调度(interval scheduling)问题模型第28页
    3.2 带权区间调度问题第28-31页
        3.2.1 传统的带权区间调度问题第28-29页
        3.2.2 WIS中的可相互兼容区间第29页
        3.2.3 带权的区间调度第29-31页
    3.3 考虑容量共享的带权区间调度第31-34页
        3.3.1 WISWCS问题模型第31-32页
        3.3.2 WISWCS问题中的容量分割第32页
        3.3.3 WISWCS问题中的权值与容量成比例第32-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 数据中心资源利润优化算法设计与分析第35-46页
    4.1 算法简介第35-39页
        4.1.1 算法应用场景第35-36页
        4.1.2 算法创新点第36-37页
        4.1.3 任务请求描述第37-39页
    4.2 算法输入与输出第39页
        4.2.1 算法的输入参数第39页
        4.2.2 算法的输出参数第39页
    4.3 算法过程描述第39-45页
        4.3.1 算法步骤第39-41页
        4.3.2 算法流程图第41页
        4.3.3 算法伪代码第41-42页
        4.3.4 算法核心代码第42-44页
        4.3.5 算法复杂度分析第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第五章 算法测试第46-56页
    5.1 普通调度情况的算法对比第46-53页
        5.1.1 算法模型对比第46页
        5.1.2 输入参数设置第46-48页
        5.1.3 测试参数设置第48-49页
        5.1.4 算法结果对比第49-53页
    5.2 特殊调度情况的算法对比第53-55页
        5.2.1 算法模型对比第53页
        5.2.2 输入参数设置第53页
        5.2.3 测试参数设置第53-54页
        5.2.4 算法结果对比第54-55页
    5.3 本章小结第55-56页
第六章 基于openstack的真实环境应用第56-63页
    6.1 openstack简介第56页
    6.2 openstack调度方式改进第56-57页
    6.3 openstack中的算法应用第57-58页
    6.4 预定式服务算法描述第58-60页
        6.4.1 预定式服务称重流程描述第58-59页
        6.4.2 预定式服务称重流程图第59-60页
        6.4.3 预定式服务伪代码描述第60页
    6.5 称重流程核心代码第60-62页
    6.6 本章小结第62-63页
第七章 结论第63-65页
    7.1 本文总结第63-64页
    7.2 存在的问题与不足第64页
    7.3 工作展望第64-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-69页
在学期间的研究成果第69-70页

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