| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·研究现状及存在的问题 | 第10-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 迁移策略及资源管理技术研究现状 | 第16-22页 |
| ·面向云计算的应用迁移策略研究 | 第16-18页 |
| ·基于案例的整体迁移策略研究 | 第16-17页 |
| ·面向企业级应用的混合迁移策略研究 | 第17-18页 |
| ·云计算中资源管理技术研究 | 第18-21页 |
| ·云计算中资源配置技术研究 | 第18-20页 |
| ·云计算资源调度算法研究 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 一种云环境下基于k-划分理论的二层混合迁移策略 | 第22-35页 |
| ·问题描述 | 第22-23页 |
| ·以服务器为单位的迁移策略 | 第23-24页 |
| ·一种基于K-划分理论的服务器划分方法 | 第24-34页 |
| ·无向图连通分量求解算法 | 第25-27页 |
| ·K-划分与服务器划分问题 | 第27-29页 |
| ·一种基于粒子群与遗传算法融合算法的K-划分方法 | 第29-33页 |
| ·实验及结果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 一种云环境下基于动态资源配置的收益评估方法 | 第35-43页 |
| ·问题描述 | 第35-36页 |
| ·一种基于预测方法的应用迁移条件下动态资源配置方法 | 第36-40页 |
| ·温特线性与季节性指数预测方法介绍 | 第36-38页 |
| ·基于黄金分割律的动态平滑参数计算 | 第38-39页 |
| ·动态资源配置方法的实验及结果分析 | 第39-40页 |
| ·一种基于动态资源管理的收益评估方法 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 一种云环境下基于改进遗传算法的资源调度算法 | 第43-52页 |
| ·问题描述 | 第43-45页 |
| ·一种基于改进遗传算法的IaaS云平台资源调度算法 | 第45-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-51页 |
| ·实验平台及案例介绍 | 第50页 |
| ·实验及结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文工作总结 | 第52-53页 |
| ·工作展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 | 第58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
| 软件著作权 | 第58页 |
