云环境下动态资源管理关键技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·云计算的研究现状 | 第10-15页 |
| ·云计算服务类型 | 第10-11页 |
| ·云计算系统框架简介 | 第11-12页 |
| ·典型的云计算平台 | 第12-15页 |
| ·论文的研究点和创新点 | 第15-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 云计算资源管理关键技术 | 第18-24页 |
| ·云计算资源管理概述 | 第18页 |
| ·负载均衡原理及常用算法 | 第18-19页 |
| ·基于虚拟机部署的资源提供 | 第19-21页 |
| ·双向竞拍竞价机制 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于概率预测的负载均衡算法的研究 | 第24-31页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·基于动态反馈预测的权重因子调整算法 | 第25-27页 |
| ·排队网络模型 | 第25-26页 |
| ·伸展因子 | 第26-27页 |
| ·效用函数(utility function) | 第27页 |
| ·算法实现 | 第27-28页 |
| ·仿真测试 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于遗传算法的资源提供方案的研究 | 第31-41页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·虚拟机负载的研究 | 第32-33页 |
| ·基于负载均衡的遗传算法 | 第33-37页 |
| ·编码和解码方法 | 第33-34页 |
| ·生成初始族群 | 第34页 |
| ·种群适应度函数 | 第34-35页 |
| ·遗传算子 | 第35-37页 |
| ·遗传终止 | 第37页 |
| ·算法流程及性能分析 | 第37-38页 |
| ·仿真测试 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 基于粒子群双向拍卖的资源竞价调度策略 | 第41-55页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·云环境下的动态调度问题 | 第41-42页 |
| ·粒子群双向拍卖机制的竞价机制 | 第42-47页 |
| ·基本的粒子群优化算法 | 第47-48页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第48-50页 |
| ·模拟验证 | 第50-54页 |
| ·实验环境 | 第50-51页 |
| ·粒子群双向拍卖机制与传统拍卖机制收益比较 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
