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云环境下虚拟机部署技术的研究及实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要工作第14页
    1.4 论文结构安排第14-17页
第2章 相关技术概述第17-31页
    2.1 云计算简介第17-20页
        2.1.1 云计算的概念及特点第17-18页
        2.1.2 云计算的分类第18-20页
    2.2 虚拟化介绍第20-24页
        2.2.1 虚拟化的概念第20页
        2.2.2 虚拟化关键技术第20-21页
        2.2.3 虚拟化类别第21-22页
        2.2.4 虚拟机监视器简介第22-24页
    2.3 虚拟机部署技术第24-28页
        2.3.1 虚拟机部署流程第24页
        2.3.2 虚拟机部署算法第24-27页
        2.3.3 虚拟机模板镜像管理第27-28页
    2.4 遗传算法简介第28-29页
        2.4.1 遗传算法原理第28-29页
        2.4.2 遗传算法特点第29页
    2.5 本章小结第29-31页
第3章 基于矩阵加权的虚拟机部署算法第31-39页
    3.1 算法的提出第31页
    3.2 主要思路第31-32页
    3.3 算法的设计第32-35页
        3.3.1 虚拟机分类第32-33页
        3.3.2 资源抽象的表示第33-34页
        3.3.3 物理资源过滤第34页
        3.3.4 获取映射方案第34-35页
    3.4 算法的实现第35-38页
        3.4.1 算法流程第35-37页
        3.4.2 重要的数据结构和变量第37页
        3.4.3 算法描述第37-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 基于遗传算法的虚拟机部署算法第39-53页
    4.1 算法的提出第39页
    4.2 主要思路第39-40页
    4.3 算法的设计第40-49页
        4.3.1 重要的数据结构和变量第40-41页
        4.3.2 反向选择设计第41-42页
        4.3.3 编码和解码设计第42-43页
        4.3.4 约束条件第43页
        4.3.5 FFD近似算法设计第43-45页
        4.3.6 适应度函数设计和初始种群生成第45-47页
        4.3.7 算子的设计第47-49页
        4.3.8 停止准则第49页
    4.4 算法的实现第49-52页
        4.4.1 算法执行流程第49-50页
        4.4.2 算法描述第50-52页
    4.5 本章小结第52-53页
第5章 虚拟机部署框架的设计第53-67页
    5.1 框架开发背景第53页
    5.2 设计原则第53-54页
    5.3 开发语言与函数库第54页
    5.4 框架设计第54-58页
        5.4.1 VMPF整体架构设计第54-56页
        5.4.2 VMPF层次设计第56-58页
    5.5 各功能模块设计第58-64页
        5.5.1 资源监控模块第58-59页
        5.5.2 VMPF管理模块第59-60页
        5.5.3 部署管理模块第60-61页
        5.5.4 部署代理器第61-62页
        5.5.5 模板管理模块第62-64页
    5.6 VMPF框架执行流程第64-65页
    5.7 本章小结第65-67页
第6章 实验与分析第67-79页
    6.1 实验环境第67-68页
        6.1.1 硬件环境第67-68页
        6.1.2 软件环境第68页
    6.2 MW-EC算法的权值分配实验第68-70页
    6.3 GA-LB算法中参数的测试第70-73页
        6.3.1 适应度函数权值分配第70-71页
        6.3.2 迭代次数和阈值测试第71-72页
        6.3.3 初始种群生成比例测试第72-73页
    6.4 对比试验第73-78页
        6.4.1 MW-EC算法测试第73-76页
        6.4.2 GA-LB算法测试第76-78页
    6.5 本章小结第78-79页
第7章 总结与展望第79-81页
    7.1 本文总结第79-80页
    7.2 工作展望第80-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-87页
攻硕期间参与项目及发表的论文第87页

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