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面向不同资源供应模式的云工作流资源调度

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

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