| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-17页 |
| ·云计算 | 第14-16页 |
| ·云服务虚拟资源供应架构 | 第16-17页 |
| ·课题来源 | 第17-18页 |
| ·主要研究工作 | 第18-20页 |
| ·论文内容和结构 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21页 |
| ·参考文献 | 第21-23页 |
| 第二章 云服务虚拟资源供应研究综述 | 第23-43页 |
| ·虚拟化数据中心 | 第23-26页 |
| ·虚拟化数据中心 | 第23-24页 |
| ·虚拟化数据中心面临的重要挑战 | 第24-26页 |
| ·IaaS云服务资源供应 | 第26-35页 |
| ·能耗感知的IaaS云服务资源供应算法 | 第27-31页 |
| ·虚拟化数据中心动态资源管理机制与算法 | 第31-35页 |
| ·SaaS云服务请求调度 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37页 |
| ·参考文献 | 第37-43页 |
| 第三章 能量感知的虚拟机静态放置智能优化算法 | 第43-60页 |
| ·研究背景及动机 | 第43-44页 |
| ·数据中心能耗优化建模 | 第44-47页 |
| ·服务器电力模型 | 第44-45页 |
| ·数据中心能耗优化建模 | 第45-47页 |
| ·基于粒子群优化的能量感知的虚拟机静态放置优化算法 | 第47-52页 |
| ·粒子群优化原理 | 第47页 |
| ·粒子群算法参数及算子的重定义 | 第47-48页 |
| ·能量感知的虚拟机放置优化算法EAVMPO | 第48-52页 |
| ·仿真试验与结果分析 | 第52-57页 |
| ·评价指标 | 第52页 |
| ·仿真环境 | 第52-53页 |
| ·结果分析 | 第53-56页 |
| ·讨论—本地适应优先机制 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57页 |
| ·参考文献 | 第57-60页 |
| 第四章 虚拟化数据中心动态资源管理机制与重配置多目标供应优化算法 | 第60-100页 |
| ·研究背景及动机 | 第60-62页 |
| ·数据中心动态资源管理机制与资源重配置多目标优化模型 | 第62-70页 |
| ·虚拟化数据中心动态资源管理框架 | 第62-64页 |
| ·虚拟化数据中心资源重配置多目标优化模型 | 第64-70页 |
| ·两阶段资源重配置多目标供应优化算法 | 第70-91页 |
| ·多目标组合优化 | 第71-72页 |
| ·多目标禁忌搜索原理 | 第72-73页 |
| ·一种新的混合式多目标禁忌搜索算法 | 第73-85页 |
| ·TOPSIS择优方法 | 第85-88页 |
| ·两阶段资源重配置多目标供应优化算法 | 第88-91页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第91-97页 |
| ·评价指标 | 第91-92页 |
| ·试验建立 | 第92页 |
| ·结果分析 | 第92-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| ·参考文献 | 第98-100页 |
| 第五章 SLA约束下成本感知的云服务请求调度算法 | 第100-114页 |
| ·研究背景及动机 | 第100-102页 |
| ·云服务请求建模 | 第102-103页 |
| ·成本感知的云服务请求调度算法 | 第103-108页 |
| ·虚拟机能力量化比 | 第104页 |
| ·基于动态重用的成本感知云服务请求调度算法 | 第104-108页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第108-112页 |
| ·评价指标 | 第108-109页 |
| ·试验建立 | 第109页 |
| ·仿真结果 | 第109-112页 |
| ·本章小结 | 第112页 |
| ·参考文献 | 第112-114页 |
| 第六章 结束语 | 第114-116页 |
| ·论文总结 | 第114-115页 |
| ·进一步工作 | 第115-116页 |
| 攻读博士学位期间发表论文 | 第116-117页 |
| 攻读博士学位期间参与项目及获奖 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
