基于遗传算法的分布式任务调度系统的分析
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·分布式系统概述 | 第8页 |
| ·论题研究意义 | 第8-9页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第9-10页 |
| ·论文的框架 | 第10-11页 |
| 2 分布式计算系统介绍及任务分配问题 | 第11-21页 |
| ·分布式计算定义 | 第11-13页 |
| ·分布式系统中负载不平衡的原因 | 第13-14页 |
| ·任务调度问题介绍 | 第14-17页 |
| ·调度问题的一般模型 | 第14-15页 |
| ·任务调度的分类 | 第15-17页 |
| ·常见任务调度的基本算法 | 第17-21页 |
| 3 系统资源特性分析模块 | 第21-29页 |
| ·分布式计算任务调度系统模型介绍 | 第21-23页 |
| ·WMI技术简介 | 第23-24页 |
| ·MPI技术简介 | 第24-25页 |
| ·资源特性收集模块实现 | 第25-29页 |
| 4 改进的遗传算法的实现 | 第29-51页 |
| ·任务调度问题定义 | 第29-32页 |
| ·传统遗传算法介绍 | 第32-43页 |
| ·传统遗传算法的形式化定义 | 第32页 |
| ·传统遗传算法的流程 | 第32-34页 |
| ·遗传编码 | 第34页 |
| ·适应度函数 | 第34-36页 |
| ·基因选择问题 | 第36-38页 |
| ·交叉运算 | 第38-40页 |
| ·变异操作 | 第40-41页 |
| ·主要运行参数的选择 | 第41-43页 |
| ·改进的遗传调度算法描述 | 第43-51页 |
| ·染色体编码策略 | 第43-46页 |
| ·适应度函数评价 | 第46-47页 |
| ·选择操作 | 第47页 |
| ·自适应交叉算子 | 第47-49页 |
| ·自适应变异算子 | 第49-51页 |
| 5 实验实例及试验结果 | 第51-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
