| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 分布式统计系统任务调度简介 | 第10-12页 |
| 1.1.2 选题来源 | 第12页 |
| 1.1.3 遗传算法的启发 | 第12-13页 |
| 1.2 相关领域研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 分布式系统任务调度研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 遗传算法简介 | 第15-16页 |
| 1.3 本文研究目标与研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 2 遗传算法 | 第19-27页 |
| 2.1 演化计算简介 | 第19页 |
| 2.2 遗传算法概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 遗传算法来源 | 第19-20页 |
| 2.2.2 遗传算法的特点 | 第20-21页 |
| 2.3 遗传算法流程 | 第21-23页 |
| 2.3.1 个体编码 | 第21-22页 |
| 2.3.2 确定适应函数 | 第22页 |
| 2.3.3 初始化种群 | 第22页 |
| 2.3.4 父体选择 | 第22-23页 |
| 2.3.5 遗传操作 | 第23页 |
| 2.3.6 终止条件 | 第23页 |
| 2.4 遗传算法的改进 | 第23-25页 |
| 2.4.1 算法参数优化 | 第23-24页 |
| 2.4.2 并行遗传算法 | 第24页 |
| 2.4.3 遗传算法结合其他算法 | 第24-25页 |
| 2.5 遗传算法的应用 | 第25页 |
| 2.6 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 分布式统计系统任务调度关键问题 | 第27-38页 |
| 3.1 分布式统计系统简介 | 第27-29页 |
| 3.2 分布式统计系统任务流程 | 第29-32页 |
| 3.2.1 分布式统计系统详细功能 | 第29-30页 |
| 3.2.2 分布式统计系统专利数据导入校验业务流程 | 第30-32页 |
| 3.3 分布式统计系统特点 | 第32-33页 |
| 3.3.1 分布式统计系统特点 | 第32-33页 |
| 3.3.2 分布式统计系统任务特点 | 第33页 |
| 3.4 分布式统计系统任务调度 | 第33-37页 |
| 3.4.1 分布式统计系统任务调度目标 | 第33-34页 |
| 3.4.2 分布式统计系统任务调度形式化描述 | 第34-35页 |
| 3.4.3 分布式统计系统任务特点 | 第35-36页 |
| 3.4.4 计算节点性能特点 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 分布式统计系统的任务调度遗传算法 | 第38-47页 |
| 4.1 调度问题相关定义 | 第38-39页 |
| 4.1.1 调度问题描述 | 第38页 |
| 4.1.2 调度效率模型 | 第38-39页 |
| 4.2 种群编码 | 第39-40页 |
| 4.3 染色体初始化 | 第40页 |
| 4.4 适应函数设计 | 第40-42页 |
| 4.5 遗传算子选择 | 第42-45页 |
| 4.5.1 选择算子 | 第42-43页 |
| 4.5.2 杂交算子 | 第43-44页 |
| 4.5.3 变异算子 | 第44-45页 |
| 4.6 终止条件 | 第45-46页 |
| 4.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-54页 |
| 5.1 实验目标 | 第47页 |
| 5.2 实验场景 | 第47-49页 |
| 5.3 实验环境 | 第49页 |
| 5.4 实验步骤 | 第49-50页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第50-53页 |
| 5.5.1 算法可行性分析 | 第50-51页 |
| 5.5.2 算法有效性对比 | 第51-52页 |
| 5.5.3 算法参数优化分析 | 第52-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.1.1 论文主要工作 | 第54-55页 |
| 6.1.2 论文贡献 | 第55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |