云环境下任务分配策略的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·背景及意义 | 第9-11页 |
| ·研究现状及本文研究方向 | 第11-12页 |
| ·云计算任务分配策略的研究现状 | 第11页 |
| ·本文的研究方向 | 第11-12页 |
| ·本文整体结构 | 第12-14页 |
| 第二章 云计算概况 | 第14-29页 |
| ·云计算介绍 | 第14-16页 |
| ·云计算的定义 | 第14-15页 |
| ·云计算的特征 | 第15-16页 |
| ·云计算的优势 | 第16页 |
| ·云计算的分类 | 第16-19页 |
| ·根据服务类型分类 | 第17-18页 |
| ·根据服务方式分类 | 第18-19页 |
| ·云计算的应用 | 第19-20页 |
| ·云计算适用的场合 | 第19页 |
| ·云计算不适用的场合 | 第19-20页 |
| ·云计算的关键技术 | 第20-23页 |
| ·物理资源虚拟化 | 第20-21页 |
| ·数据存储、管理技术 | 第21页 |
| ·SOA架构 | 第21-22页 |
| ·编程的并行模型 | 第22页 |
| ·Agent代理技术 | 第22-23页 |
| ·云计算中的云任务分配 | 第23-27页 |
| ·标准云计算任务分配模型 | 第23-24页 |
| ·云环境下分配算法的目标 | 第24页 |
| ·云计算任务分配特点 | 第24-25页 |
| ·传统分配算法 | 第25-27页 |
| ·负载均衡策略 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 快速降阶匈牙利算法的云计算任务分配模型 | 第29-45页 |
| ·匈牙利算法介绍 | 第29-31页 |
| ·匈牙利算法的云计算模型 | 第31-34页 |
| ·不对称的任务分配模型 | 第34-36页 |
| ·快速降价匈牙利算法的应用 | 第36-41页 |
| ·实验仿真 | 第41-44页 |
| ·算法耗时比较 | 第41-43页 |
| ·算法负载率的比较 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 推荐框架下蚁群算法的云计算任务分模型 | 第45-62页 |
| ·蚁群算法简介 | 第45-46页 |
| ·基于云环境的标准蚁群算法模型 | 第46-48页 |
| ·相关变量的定义 | 第46-47页 |
| ·目标的优化 | 第47页 |
| ·约束条件 | 第47-48页 |
| ·算子推荐机制过程 | 第48-50页 |
| ·蚁群算法规则库构建 | 第50-51页 |
| ·蚂蚁位置初始化 | 第50页 |
| ·构造可行解 | 第50-51页 |
| ·TOPSIS评价方法 | 第51页 |
| ·局部搜索算子设计 | 第51-54页 |
| ·按列置换的领域搜索 | 第52-53页 |
| ·矩阵置换的领域搜索 | 第53-54页 |
| ·局部搜索算子的推荐策略 | 第54-55页 |
| ·实验与仿真 | 第55-61页 |
| ·不同类型算例规则的选择 | 第56-59页 |
| ·对比标准蚁群算法 | 第59-60页 |
| ·局部搜索的应用 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·研究总结 | 第62-63页 |
| ·课题展望 | 第63-64页 |
| 参考 文献 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第67-68页 |
