基于云计算环境下资源调度算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| ·云计算的定义 | 第8页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·云计算研究现状 | 第11-13页 |
| ·云计算发展机遇与挑战 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 云计算技术综述 | 第17-28页 |
| ·云计算实现机制 | 第17页 |
| ·云计算体系结构 | 第17-18页 |
| ·云计算与其它热门技术的比较 | 第18-26页 |
| ·云计算与网格计算 | 第19-22页 |
| ·云计算与虚拟化 | 第22-23页 |
| ·云计算与数据存储 | 第23-24页 |
| ·云计算与框计算 | 第24-26页 |
| ·云计算标准 | 第26页 |
| ·云环境模拟器的选择 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 云计算资源调度概述 | 第28-35页 |
| ·网格计算资源调度 | 第28-30页 |
| ·资源管理的过程 | 第28-29页 |
| ·资源调度的过程 | 第29页 |
| ·现有资源调度算法介绍 | 第29-30页 |
| ·云计算资源调度 | 第30-34页 |
| ·云供应策略 | 第30-31页 |
| ·现有云计算资源调度策略 | 第31-33页 |
| ·Windows Azure调度 | 第31-32页 |
| ·MapReduce调度 | 第32-33页 |
| ·云计算资源调度性能指标 | 第33-34页 |
| ·云计算的负载均衡技术 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 一种基于遗传算法的云资源调度算法 | 第35-49页 |
| ·遗传算法简介 | 第35-36页 |
| ·基本概念及相关术语 | 第35页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第35-36页 |
| ·CloudSim模拟器 | 第36-40页 |
| ·使用模拟器仿真的好处 | 第36-37页 |
| ·CloudSim工作形式 | 第37-38页 |
| ·CloudSim资源调度仿真流程 | 第38-40页 |
| ·云数据中心描述 | 第40-41页 |
| ·云用户任务描述 | 第41-42页 |
| ·云虚拟资源描述 | 第42-43页 |
| ·基于GA算法的提出与算法环境 | 第43-44页 |
| ·问题的提出 | 第43页 |
| ·CloudSim环境设置 | 第43页 |
| ·基于CloudSim算法扩展 | 第43-44页 |
| ·基于GA的资源调度算法设计 | 第44-46页 |
| ·编码和解码设计 | 第44-45页 |
| ·适应度函数设计 | 第45页 |
| ·选择算子设计 | 第45-46页 |
| ·交叉算子设计 | 第46页 |
| ·变异算子设计 | 第46页 |
| ·算法的一个运行实例 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 基于元胞自动机的改进遗传算法的云资源调度 | 第49-57页 |
| ·元胞自动机简介 | 第49-51页 |
| ·元胞自动机的组成 | 第49-50页 |
| ·元胞自动机的特征 | 第50-51页 |
| ·基于元胞自动机的改进遗传算法设计 | 第51-53页 |
| ·算法描述和流程图 | 第51页 |
| ·基于CA的改进遗传算法的遗传算子 | 第51-52页 |
| ·算法实现的核心类 | 第52-53页 |
| ·算法仿真实验与结果分析 | 第53-56页 |
| ·任务数量对性能的影响 | 第53-55页 |
| ·资源数量对性能的影响 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-58页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简历在学期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
