中文摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 引言 | 第11-29页 |
1.1 研究背景 | 第11-20页 |
1.1.1 云计算 | 第11-13页 |
1.1.2 Petri网 | 第13-14页 |
1.1.3 虚拟数据中心 | 第14-16页 |
1.1.4 研究现状 | 第16-20页 |
1.2 研究内容和意义 | 第20-23页 |
1.3 论文主要贡献 | 第23-27页 |
1.4 论文结构 | 第27-29页 |
第2章 AMTS:云计算的自适应多目标任务调度与资源分配策略 | 第29-45页 |
2.1 研究现状 | 第29-31页 |
2.2 多目标任务调度的形式化描述 | 第31-34页 |
2.3 基于PSO的多目标任务调度策略 | 第34-37页 |
2.3.1 粒子描述与编码 | 第34-35页 |
2.3.2 粒子群初始化 | 第35-36页 |
2.3.3 基于PSO的AMTS算法 | 第36-37页 |
2.4 实验设置与仿真 | 第37-42页 |
2.4.1 实验设置 | 第37-38页 |
2.4.2 性能分析 | 第38-41页 |
2.4.3 与其他研究工作的比较 | 第41-42页 |
2.5 本章小结 | 第42-45页 |
第3章 确定随机Petri网对公平调度的随机建模和性能分析 | 第45-63页 |
3.1 研究现状 | 第45-47页 |
3.2 公平调度的随机确定Petri网模型 | 第47-52页 |
3.2.1 公平调度的M/MMDP/C/K排队模型 | 第47-48页 |
3.2.2 M/MMDP/C/K的等价DSPN模型 | 第48-50页 |
3.2.3 数据状态分布概率 | 第50页 |
3.2.4 MMFS和PMMFS算法的DSPN设置 | 第50-52页 |
3.3 单用户模型分析与求解 | 第52-53页 |
3.4 多用户模型分解和迭代 | 第53-56页 |
3.4.1 模型分解 | 第54-55页 |
3.4.2 定点迭代 | 第55-56页 |
3.5 性能仿真与比较 | 第56-60页 |
3.5.1 性能仿真 | 第56-59页 |
3.5.2 与其他研究工作的比较 | 第59-60页 |
3.6 本章小结 | 第60-63页 |
第4章 动态可扩展随机Petri网 | 第63-83页 |
4.1 研究现状 | 第63-65页 |
4.2 动态可扩展随机Petri网 | 第65-70页 |
4.2.1 DSSPN的相关定义 | 第65-68页 |
4.2.2 性质 | 第68-70页 |
4.3 基于DSSPN构建公平调度的随机模型 | 第70-74页 |
4.3.1 模型抽象 | 第70-71页 |
4.3.2 公平调度的DSSPN模型 | 第71-72页 |
4.3.3 分类公平调度的DSSPN模型 | 第72-74页 |
4.4 模型分析与求解 | 第74-76页 |
4.4.1 模型精化 | 第74-75页 |
4.4.2 参数分析 | 第75-76页 |
4.5 性能仿真与对比 | 第76-80页 |
4.5.1 性能仿真 | 第76-78页 |
4.5.2 与其他研究工作的比较 | 第78-80页 |
4.6 本章小结 | 第80-83页 |
第5章 基于DSSPN的能耗感知可迁移云的随机建模和性能分析 | 第83-105页 |
5.1 研究现状 | 第83-85页 |
5.2 云数据中心的体系结构框架 | 第85-87页 |
5.3 系统模型设计 | 第87-89页 |
5.4 基于DSSPN的随机建模 | 第89-98页 |
5.4.1 任务调度过程的DSSPN模型 | 第90-92页 |
5.4.2 虚拟机调度算法 | 第92-94页 |
5.4.3 虚拟机动态迁移算法 | 第94-95页 |
5.4.4 模型精化 | 第95-97页 |
5.4.5 简单示例及标识转换 | 第97-98页 |
5.5 性能分析 | 第98-99页 |
5.6 性能仿真与对比 | 第99-104页 |
5.6.1 案例研究与性能仿真 | 第99-103页 |
5.6.2 与其他研究工作的比较 | 第103-104页 |
5.7 本章小结 | 第104-105页 |
第6章 总结与展望 | 第105-107页 |
6.1 论文总结 | 第105-106页 |
6.2 未来研究与展望 | 第106-107页 |
参考文献 | 第107-119页 |
发表论文和参加科研情况说明 | 第119-121页 |
致谢 | 第121-122页 |