摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
1.1 研究背景 | 第10-13页 |
1.2 论文的组织结构 | 第13-15页 |
第2章 资源预留模式下的周期性云工作流调度 | 第15-39页 |
2.1 问题描述 | 第15-19页 |
2.1.1 周期性工作流资源调度框架 | 第15-16页 |
2.1.2 数学模型 | 第16-17页 |
2.1.3 周期性工作流资源分配实例 | 第17-19页 |
2.2 研究现状 | 第19-20页 |
2.3 基于优先级树的启发式方法 | 第20-30页 |
2.3.1 工作流组合和参数初始化 | 第20-23页 |
2.3.2 初始解生成方法 | 第23-28页 |
2.3.2.1 基于优先级树的搜索方法 | 第23-25页 |
2.3.2.2 三步规则 (CM_3) | 第25-26页 |
2.3.2.3 两步规则 (CM_2) | 第26-27页 |
2.3.2.4 一步规则 (CM_1) | 第27-28页 |
2.3.3 解的均衡优化方法 | 第28-30页 |
2.3.3.1 基于摇摆和分配模式的资源峰值消除方法(MMPE) | 第28-29页 |
2.3.3.2 基于资源的调节方法(RAP) | 第29-30页 |
2.4 实验结果 | 第30-37页 |
2.4.1 实验设计 | 第30-33页 |
2.4.2 参数校正 | 第33-34页 |
2.4.2.1 初始解构造算法比较 | 第33-34页 |
2.4.2.2 解的提高算法的比较 | 第34页 |
2.4.3 算法性能比较 | 第34-37页 |
2.5 本章总结 | 第37-39页 |
第3章 资源按需 -预留混合模式下的批处理云工作流调度 | 第39-62页 |
3.1 问题描述 | 第39-43页 |
3.1.1 系统框架 | 第39页 |
3.1.2 数学模型 | 第39-42页 |
3.1.3 混合模式下工作流调度示例 | 第42-43页 |
3.2 研究现状 | 第43-44页 |
3.3 自适应概率种群迭代算法 | 第44-52页 |
3.3.1 偏移量向量生成机制 | 第45-47页 |
3.3.2 基于偏移量向量的调度时间表生成方法 | 第47-49页 |
3.3.3 基于增量的资源供应模式决策机制 | 第49-50页 |
3.3.4 基于摇摆的解的提高方法 | 第50-51页 |
3.3.5 基于加权投票机制的概率矩阵更新方法 | 第51-52页 |
3.4 实验结果 | 第52-58页 |
3.4.1 实验设计 | 第53页 |
3.4.2 参数校正 | 第53-55页 |
3.4.3 算法性能比较 | 第55-58页 |
3.4.3.1 在标准Benchmark实例上比较 | 第55页 |
3.4.3.2 在随机实例上的算法性能比较 | 第55-58页 |
3.5 本章总结 | 第58-62页 |
第4章 资源按需 -竞价混合模式下的可抢占云工作流调度 | 第62-81页 |
4.1 问题描述 | 第62-65页 |
4.1.1 问题的框架 | 第63页 |
4.1.2 数学模型 | 第63-65页 |
4.2 研究现状 | 第65-66页 |
4.3 基于空闲时间块的搜索算法 | 第66-74页 |
4.3.1 序列初始化方法 | 第67-68页 |
4.3.2 截止期划分 | 第68-69页 |
4.3.2.1 关键路径搜索 | 第68页 |
4.3.2.2 空闲时间槽分配 | 第68-69页 |
4.3.3 空闲时间块搜索 | 第69-70页 |
4.3.4 空闲时间块匹配 | 第70-72页 |
4.3.5 解的提高算法 | 第72-74页 |
4.4 实验结果 | 第74-80页 |
4.4.1 参数分析 | 第74-76页 |
4.4.1.1 实验设计 | 第74-75页 |
4.4.1.2 参数校正结果 | 第75-76页 |
4.4.2 算法比较 | 第76-80页 |
4.4.2.1 实验设计 | 第76-77页 |
4.4.2.2 Montage工作流实例上的比较结果 | 第77-78页 |
4.4.2.3 LIGO工作流实例上的比较结果 | 第78-80页 |
4.5 本章总结 | 第80-81页 |
第5章 总结与展望 | 第81-84页 |
5.1 论文的主要工作 | 第81-82页 |
5.2 未来工作展望 | 第82-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-92页 |
作者简介 | 第92-94页 |