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混合粒子群算法在云计算任务调度中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-12页
        1.2.1 任务调度问题的研究现状第10-11页
        1.2.2 任务调度算法的研究现状第11-12页
    1.3 论文研究内容和组织结构第12-13页
        1.3.1 论文的研究内容第12-13页
        1.3.2 论文的组织结构第13页
    本章小结第13-14页
第二章 云计算任务调度模型第14-22页
    2.1 云平台任务调度系统架构第14-15页
    2.2 基于云计算任务调度模型的建立第15-21页
        2.2.1 任务调度问题第16-17页
        2.2.2 问题定义第17-19页
        2.2.3 任务调度约束条件第19页
        2.2.4 云任务调度目标描述第19-21页
    本章小结第21-22页
第三章 HPSO算法的理论基础和改进设计第22-38页
    3.1 云模型和粒子群算法介绍第22-23页
        3.1.1 云模型背景、云定义和数字特征第22-23页
        3.1.2 粒子群算法概述第23页
    3.2 混合粒子群算法设计第23-29页
        3.2.1 粒子的编码和解码第23-24页
        3.2.2 种群初始化第24-25页
        3.2.3 适应度函数第25页
        3.2.4 基于云正态模型的粒子位置惯性权重算子调整策略第25-27页
        3.2.5 基于遗传算法的选择操作第27页
        3.2.6 基于遗传算法的自适应交叉操作第27-29页
        3.2.7 基于遗传算法的自适应变异操作第29页
    3.3 HPSO算法第29-33页
        3.3.1 HPSO算法基本思想第29-30页
        3.3.2 HPSO算法性能特点第30-31页
        3.3.3 HPSO算法流程图第31页
        3.3.4 HPSO算法具体步骤第31-32页
        3.3.5 HPSO算法参数第32-33页
    3.4 算法可行性分析第33-34页
    3.5 实例分析第34-37页
    本章小结第37-38页
第四章 基于CloudSim平台的云计算任务调度仿真和实验分析第38-49页
    4.1 CloudSim平台介绍第38-41页
        4.1.1 CloudSim的体系结构第38-39页
        4.1.2 CloudSim的特点第39-41页
    4.2 基于本文算法的仿真环境和步骤第41-43页
        4.2.1 仿真环境第41-42页
        4.2.2 基于CloudSim的仿真步骤第42-43页
    4.3 基于CloudSim的仿真实验及结果分析第43-48页
        4.3.1 仿真实验第43-44页
        4.3.2 任务数量对性能的影响和结果分析第44-46页
        4.3.3 节点数量对性能的影响和结果分析第46-48页
    本章小结第48-49页
第五章 基于混合粒子群算法的任务调度仿真系统第49-59页
    5.1 引言第49页
    5.2 任务调度仿真系统概述第49-50页
        5.2.1 系统需求分析第49页
        5.2.2 系统开发架构第49-50页
        5.2.3 系统开发环境第50页
    5.3 仿真系统数据库设计第50-54页
        5.3.1 系统数据库分析第50页
        5.3.2 系统数据表设计第50-54页
    5.4 仿真系统功能模块结构分析与设计第54-55页
    5.5 仿真调度系统的实现第55-58页
        5.5.1 数据中心管理模块设计第55-56页
        5.5.2 虚拟资源管理模块设计第56-57页
        5.5.3 用户任务管理模块设计第57页
        5.5.4 仿真调度管理模块设计第57-58页
        5.5.5 调度结果查询管理模块设计第58页
    本章小结第58-59页
第六章 总结及展望第59-61页
    6.1 论文总结第59页
    6.2 未来展望第59-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第64-65页
致谢第65页

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