| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 概述 | 第10页 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外云计算发展现状 | 第11-13页 |
| 1.4 课题的研究方向 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的主要研究内容及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 云计算以及云计算负载均衡介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 云计算介绍 | 第16-20页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云计算的特点 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云计算体系结构 | 第18-20页 |
| 2.2 云计算负载均衡介绍 | 第20-24页 |
| 2.2.1 负载均衡概念 | 第20-21页 |
| 2.2.2 云计算中的负载均衡问题 | 第21-22页 |
| 2.2.3 典型的云计算平台和常见的任务调度算法 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于复杂网络理论的云资源负载均衡模型 | 第26-42页 |
| 3.1 复杂网络理论 | 第26-32页 |
| 3.1.1 复杂网络理论概述 | 第26-27页 |
| 3.1.2 复杂网络结构的统计特性 | 第27-29页 |
| 3.1.3 复杂网络的基本模型 | 第29-31页 |
| 3.1.4 复杂网络的特性 | 第31-32页 |
| 3.2 云计算资源的复杂网络特性分析 | 第32-36页 |
| 3.2.1 云环境下虚拟机资源调度 | 第32-33页 |
| 3.2.2 虚拟机资源调度目标 | 第33-34页 |
| 3.2.3 资源负载均衡在云计算中的重要性 | 第34-35页 |
| 3.2.4 云计算资源的复杂网络特性 | 第35-36页 |
| 3.3 云资源负载均衡模型 | 第36-40页 |
| 3.3.1 云计算资源与复杂网络特征的对比 | 第36页 |
| 3.3.2 云计算资源负载均衡机制的粒度选择 | 第36-38页 |
| 3.3.3 构建云资源负载均衡模型 | 第38-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于改进蚁群算法的云计算资源负载均衡 | 第42-56页 |
| 4.1 蚁群算法 | 第42-46页 |
| 4.1.1 基本原理 | 第42-45页 |
| 4.1.2 蚁群算法的特点 | 第45-46页 |
| 4.2 将蚁群算法应用于云计算负载均衡的可行性分析 | 第46-47页 |
| 4.3 将蚁群算法应用到资源负载均衡的数学性描述 | 第47-49页 |
| 4.3.1 蚁群算法和任务调度的差异关联 | 第47页 |
| 4.3.2 数学模型参数化以及计算资源优劣评判条件 | 第47-49页 |
| 4.4 改进蚁群算法流程描述以及仿真分析 | 第49-55页 |
| 4.4.1 调度算法流程描述 | 第49-52页 |
| 4.4.2 蚁群算法的不足以及对其进行的改进描述 | 第52-54页 |
| 4.4.3 实验结果仿真 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者简介 | 第64页 |