| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·遗传算法与多Agent遗传算法概述 | 第10页 |
| ·云计算及资源调度策略综述 | 第10-12页 |
| ·论文完成的主要工作 | 第12页 |
| ·章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 云计算与资源调度策略概述 | 第14-22页 |
| ·云计算体系结构 | 第14-15页 |
| ·虚拟化技术 | 第15页 |
| ·云计算中资源调度的一般方法 | 第15-19页 |
| ·在线资源调度算法 | 第18页 |
| ·批处理资源调度算法 | 第18-19页 |
| ·云计算中主流资源调度框架介绍 | 第19-21页 |
| ·Condor调度框架 | 第20-21页 |
| ·ISF调度框架 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第三章 遗传算法及多Agent遗传算法 | 第22-40页 |
| ·进化计算 | 第22页 |
| ·遗传算法 | 第22-30页 |
| ·遗传算法的实现机制 | 第23-28页 |
| ·模式定理 | 第28-29页 |
| ·隐含并行性 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的局限性 | 第30-31页 |
| ·多Agent遗传算法 | 第31-36页 |
| ·多Agent系统 | 第31-33页 |
| ·Agent的生存环境 | 第33-34页 |
| ·邻域竞争操作算子 | 第34页 |
| ·邻域正交交叉算子 | 第34-35页 |
| ·变异算子 | 第35页 |
| ·自学习算子 | 第35-36页 |
| ·算法操作与性能比较 | 第36-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于多Agent遗传算法的资源调度策略的设计与实现 | 第40-51页 |
| ·仿真平台框架设计 | 第40-41页 |
| ·资源请求 | 第41-42页 |
| ·资源探测与监控 | 第42-43页 |
| ·基于多Agent遗传算法的资源调度策略的设计与实现 | 第43-49页 |
| ·问题描述 | 第43-46页 |
| ·适应度函数设计与实现 | 第46-48页 |
| ·编码方案设计与实现 | 第48页 |
| ·多Agent遗传操作 | 第48-49页 |
| ·本系统所采用的其他资源调度策略 | 第49-50页 |
| ·轮询调度 | 第49页 |
| ·Min_min调度 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 实验与分析 | 第51-60页 |
| ·数据准备 | 第51-52页 |
| ·多Agent遗传算法参数设置 | 第52页 |
| ·实验结果比较 | 第52-58页 |
| ·实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 (攻读硕士学位期间发表的论文) | 第66-67页 |
| 详细摘要 | 第67-76页 |