模糊云资源调度模型及算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 云计算资源调度问题 | 第13-14页 |
| 1.2.2 不确定调度问题 | 第14页 |
| 1.2.3 云计算资源调度算法 | 第14-15页 |
| 1.3 课题的来源及研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 时间-成本约束下的模糊云资源调度 | 第17-37页 |
| 2.1 云计算资源调度问题 | 第17-22页 |
| 2.1.1 云计算资源调度模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 蚁群算法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 混沌蚁群算法 | 第19-22页 |
| 2.2 模糊云资源调度问题 | 第22-31页 |
| 2.2.1 时间-成本约束下的模糊云资源调度模型 | 第22-24页 |
| 2.2.2 模型转换及模糊计算方法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 自适应混沌精英蚁群算法 | 第26-29页 |
| 2.2.4 算法复杂性分析 | 第29-31页 |
| 2.3 仿真实验及结果分析 | 第31-36页 |
| 2.3.1 数据生成与参数设置 | 第31-32页 |
| 2.3.2 确定模型与模糊模型对比 | 第32-33页 |
| 2.3.3 算法性能对比 | 第33-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于Z-number的多目标云资源调度 | 第37-54页 |
| 3.1 多目标云资源调度模型 | 第37-38页 |
| 3.2 Z-number模糊数的应用 | 第38-42页 |
| 3.2.1 基于Z-number的模糊化方法 | 第38-41页 |
| 3.2.2 Z-number排序 | 第41-42页 |
| 3.3 混合蚁群算法 | 第42-47页 |
| 3.3.1 基于最小空闲策略的启发式规则 | 第42-43页 |
| 3.3.2 状态转移规则 | 第43-44页 |
| 3.3.3 局部搜索策略 | 第44-45页 |
| 3.3.4 算法流程 | 第45-46页 |
| 3.3.5 算法复杂性分析 | 第46-47页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第47-53页 |
| 3.4.1 数据生成与参数设置 | 第47-49页 |
| 3.4.2 确定模型与模糊模型对比 | 第49-50页 |
| 3.4.3 优化策略对比 | 第50-51页 |
| 3.4.4 算法性能对比 | 第51-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 云计算资源调度仿真算法平台 | 第54-66页 |
| 4.1 需求分析 | 第54-55页 |
| 4.2 软件设计 | 第55-58页 |
| 4.2.1 软件体系结构 | 第55页 |
| 4.2.2 欢迎界面及主界面设计 | 第55-56页 |
| 4.2.3 模型及算法界面设计 | 第56-57页 |
| 4.2.4 应用流程 | 第57-58页 |
| 4.3 开发过程 | 第58-60页 |
| 4.3.1 开发工具与运行环境 | 第58页 |
| 4.3.2 欢迎界面及主界面实现 | 第58-59页 |
| 4.3.3 模型及算法界面实现 | 第59-60页 |
| 4.4 应用案例 | 第60-64页 |
| 4.4.1 选择WorkSpace | 第60-61页 |
| 4.4.2 生成数据集 | 第61-63页 |
| 4.4.3 算法执行 | 第63-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
