| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究意义及背景 | 第10-11页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 云计算的概念 | 第16-18页 |
| 2.2 虚拟化技术 | 第18-20页 |
| 2.3 虚拟机动态迁移策略 | 第20页 |
| 2.4 多目标组合优化问题与 Pareto 最优解 | 第20-22页 |
| 2.5 遗传算法 | 第22-23页 |
| 2.6 模拟退火思想 | 第23-25页 |
| 第3章 虚拟机动态迁移策略模型及算法 | 第25-35页 |
| 3.1 虚拟机动态迁移策略的架构模型 | 第25-26页 |
| 3.2 虚拟机动态迁移策略的逻辑结构 | 第26-28页 |
| 3.3 虚拟机动态迁移策略模型的预测策略 | 第28-30页 |
| 3.4 MOGA-LS 算法 | 第30-35页 |
| 3.4.1 MOGA-LS 算法的思想 | 第30页 |
| 3.4.2 MOGA-LS 算法的前提假设 | 第30页 |
| 3.4.3 解的表示与遗传编码 | 第30-31页 |
| 3.4.4 MOGA-LS 中遗传算子的设计 | 第31-33页 |
| 3.4.5 MOGA-LS 思想的来源 | 第33-35页 |
| 第4章 一种启发式的虚拟机动态迁移策略 MOGA-LS | 第35-48页 |
| 4.1 问题的形式化 | 第35-38页 |
| 4.2 MOGA-LS 中 Pareto 支配的定义 | 第38-39页 |
| 4.3 MOGA-LS 中适应度值的设计 | 第39-42页 |
| 4.4 MOGA-LS 的实现 | 第42-48页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第48-55页 |
| 5.1 实验场景与配置 | 第48-49页 |
| 5.2 实验的结果及分析 | 第49-55页 |
| 5.2.1 电能的比较 | 第49-50页 |
| 5.2.2 负载均衡的比较 | 第50-51页 |
| 5.2.3 虚拟机动态迁移失效数的比较 | 第51-52页 |
| 5.2.4 由于违反 SLA 而增加的成本的比较 | 第52-53页 |
| 5.2.5 节能与性能之间的权衡 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
