| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 本文研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 云计算数据中心 | 第9-10页 |
| 1.1.2 数据中心与资源调度 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数据中心网络结构的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据中心资源调度的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 数据中心网络结构及调度算法的相关技术研究 | 第18-31页 |
| 2.1 数据中心网络拓扑结构 | 第18-22页 |
| 2.1.1 关于低端口网络结构的研究 | 第18-21页 |
| 2.1.2 数据中心结构的性能指标 | 第21-22页 |
| 2.2 数据中心的资源调度 | 第22-30页 |
| 2.2.1 资源调度的优化目标 | 第23-24页 |
| 2.2.2 常用的资源调度算法 | 第24-27页 |
| 2.2.3 资源调度的体系模型 | 第27-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 一种新型的高扩展低端口的数据中心网络结构HRN | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 HRN结构定义 | 第32-34页 |
| 3.2.1 HRN地址编码规则 | 第32-33页 |
| 3.2.2 HRN网络拓扑构建规则 | 第33-34页 |
| 3.3 HRN的路由策略 | 第34-37页 |
| 3.3.1 最短路径路由 | 第34-35页 |
| 3.3.2 并行路径路由 | 第35-36页 |
| 3.3.3 容错路由策略 | 第36-37页 |
| 3.4 实验模拟与性能分析 | 第37-43页 |
| 3.4.1 拓扑性能分析 | 第38-41页 |
| 3.4.2 可靠性分析 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于Max-Min与蚁群算法融合的数据中心资源调度优化算法 | 第44-57页 |
| 4.1 引言 | 第44-45页 |
| 4.2 改进蚁群算法 | 第45-47页 |
| 4.2.1 状态转移概率公式设计 | 第45页 |
| 4.2.2 信息素更新公式设计 | 第45-47页 |
| 4.3 基于Max-Min与蚁群算法结合的资源调度算法 | 第47-52页 |
| 4.3.1 设计思路 | 第47-49页 |
| 4.3.2 Max-Min算法的全局快速搜索 | 第49-50页 |
| 4.3.3 Max-Min与改进蚁群算法的结合 | 第50-52页 |
| 4.4 CloudSim仿真实验与结果 | 第52-56页 |
| 4.4.1 CloudSim仿真实现 | 第52页 |
| 4.4.2 实验参数设置 | 第52-53页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64页 |
