| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 背景知识 | 第14-24页 |
| 2.1 云计算服务平台 | 第14-16页 |
| 2.1.1 云计算的特点 | 第14-15页 |
| 2.1.2 云计算的服务模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 云计算的部署模式 | 第16页 |
| 2.2 服务等级协议 | 第16-18页 |
| 2.2.1 SLA概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 资源服务的服务质量 | 第17页 |
| 2.2.3 云计算中的SLA | 第17-18页 |
| 2.3 云计算的核心技术 | 第18-20页 |
| 2.3.1 虚拟化技术 | 第18-19页 |
| 2.3.2 资源管理技术 | 第19-20页 |
| 2.4 CloudSim仿真平台介绍 | 第20-23页 |
| 2.4.1 CloudSim体系结构 | 第20-21页 |
| 2.4.2 CloudSim模拟引擎 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于粒子群优化算法的资源调度 | 第24-38页 |
| 3.1 粒子群算法 | 第24-29页 |
| 3.1.1 粒子群算法原理 | 第24-26页 |
| 3.1.2 粒子群算法的算法流程 | 第26-28页 |
| 3.1.3 粒子群算法的特点 | 第28-29页 |
| 3.2 基于粒子群算法的资源调度 | 第29-36页 |
| 3.2.1 基于粒子群算法的资源调度模型分析 | 第29-31页 |
| 3.2.2 角色分析 | 第31-32页 |
| 3.2.3 利润模型分析 | 第32-36页 |
| 3.3 粒子群算法的应用 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多种群的粒子群资源调度算法 | 第38-48页 |
| 4.1 多种群粒子群算法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 算法简介 | 第38-39页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第39-41页 |
| 4.1.3 MPPSO与PSO的收敛特征比较 | 第41-44页 |
| 4.2 基于多种群粒子群优化算法的资源调度 | 第44-47页 |
| 4.2.1 基于多种群粒子群优化算法的资源调度模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 利润模型分析 | 第45-46页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第46-47页 |
| 4.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-56页 |
| 5.1 实验环境搭建及平台介绍 | 第48-49页 |
| 5.1.1 实验环境配置 | 第48页 |
| 5.1.2 CloudSim平台仿真步骤 | 第48-49页 |
| 5.2 实验设计 | 第49-54页 |
| 5.2.1 基于粒子群调度算法的实验方案设计 | 第50页 |
| 5.2.2 基于多种群粒子群算法的资源调度 | 第50-51页 |
| 5.2.3 参考算法设计 | 第51-52页 |
| 5.2.4 实验结果分析 | 第52页 |
| 5.2.5 执行任务完成时间分析 | 第52-53页 |
| 5.2.6 利润获得情况分析 | 第53-54页 |
| 5.3 实验总结 | 第54-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 总结 | 第56-57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61页 |