| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-14页 |
| 1.2.1 独立任务调度研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 相关联任务调度研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 主要厂商方案 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构安排 | 第14-15页 |
| 2 云计算任务调度技术 | 第15-24页 |
| 2.1 云计算概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 云计算中的不同角色 | 第15页 |
| 2.1.2 虚拟化技术 | 第15页 |
| 2.1.3 并行计算架构 | 第15-16页 |
| 2.1.4 按需计费和多租赁 | 第16页 |
| 2.1.5 云计算与网格计算 | 第16-17页 |
| 2.2 任务调度概述 | 第17-18页 |
| 2.2.1 任务调度关键问题 | 第17页 |
| 2.2.2 任务调度流程 | 第17-18页 |
| 2.3 现有任务调度算法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 独立任务调度算法 | 第18-20页 |
| 2.3.2 相关联任务调度算法 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于粒子群遗传算法的独立任务调度算法 | 第24-32页 |
| 3.1 独立任务调度模型 | 第24-26页 |
| 3.1.1 独立任务模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 云计算虚拟机模型 | 第25页 |
| 3.1.3 云计算虚拟机综合性能 | 第25-26页 |
| 3.1.4 任务-资源满意度距离 | 第26页 |
| 3.2 任务调度需求分析和设计目标 | 第26-27页 |
| 3.2.1 需求分析 | 第26页 |
| 3.2.2 设计目标 | 第26-27页 |
| 3.3 任务调度具体方案 | 第27-30页 |
| 3.3.1 对任务和虚拟机参数归一化处理 | 第27-28页 |
| 3.3.2 计算任务最佳匹配虚拟机 | 第28页 |
| 3.3.3 PSO 与 GA 融合的混合 PSOGA 算法 | 第28-30页 |
| 3.4 算法性能分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于改进表调度的相关联任务调度算法 | 第32-46页 |
| 4.1 DAG 任务建模 | 第32-34页 |
| 4.2 异构的云计算环境 | 第34-35页 |
| 4.3 基于表调度的改进的任务调度算法 | 第35-40页 |
| 4.3.1 算法假设条件 | 第35-36页 |
| 4.3.2 问题分析 | 第36-37页 |
| 4.3.3 改进的表调度算法 | 第37-40页 |
| 4.4 算法描述 | 第40-42页 |
| 4.5 实例分析 | 第42-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 仿真实验与结果分析 | 第46-57页 |
| 5.1 CloudSim 仿真工具简介 | 第46-48页 |
| 5.1.1 CloudSim 体系结构 | 第46-47页 |
| 5.1.2 CloudSim 工作方式 | 第47-48页 |
| 5.2 CloudSim 配置及仿真流程 | 第48-50页 |
| 5.2.1 环境配置 | 第48-49页 |
| 5.2.2 仿真流程 | 第49-50页 |
| 5.3 独立任务调度算法仿真实验与结果分析 | 第50-52页 |
| 5.3.1 评价指标 | 第50页 |
| 5.3.2 实验设计 | 第50-52页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第52页 |
| 5.4 相关联任务调度算法仿真实验及结果分析 | 第52-56页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第52-53页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第53页 |
| 5.4.3 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |