| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 云环境下任务调度概述 | 第12-18页 |
| 2.1 云计算概述 | 第12-13页 |
| 2.2 云计算任务调度 | 第13-15页 |
| 2.2.1 任务调度简介 | 第13页 |
| 2.2.2 任务调度的特点 | 第13-14页 |
| 2.2.3 任务调度的目标 | 第14-15页 |
| 2.2.4 任务调度的类型 | 第15页 |
| 2.3 云计算任务调度算法 | 第15-17页 |
| 2.3.1 传统任务调度算法 | 第16页 |
| 2.3.2 智能任务调度算法 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 融合粒子群和帝国竞争的云计算任务调度算法 | 第18-38页 |
| 3.1 PSO算法和ICA算法概述 | 第18-23页 |
| 3.1.1 PSO算法 | 第18-21页 |
| 3.1.2 ICA算法 | 第21-23页 |
| 3.2 PSOICA算法 | 第23-37页 |
| 3.2.1 PSOICA算法思想 | 第23-24页 |
| 3.2.2 PSOICA算法的优化目标 | 第24-28页 |
| 3.2.3 PSOICA算法中惯性权重的调整 | 第28-29页 |
| 3.2.4 PSOICA算法的步骤和流程 | 第29-32页 |
| 3.2.5 PSOICA算法应用于云计算任务调度 | 第32-35页 |
| 3.2.6 PSOICA算法的伪代码 | 第35-36页 |
| 3.2.7 PSOICA算法的时间复杂度分析 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 仿真实验和实验分析 | 第38-45页 |
| 4.1 CloudSim仿真器 | 第38-39页 |
| 4.1.1 CloudSim简介 | 第38页 |
| 4.1.2 CloudSim的核心类 | 第38-39页 |
| 4.2 在CloudSim中实现自定义云计算调度算法 | 第39-40页 |
| 4.2.1 CloudSim实验环境配置 | 第39页 |
| 4.2.2 CloudSim仿真流程和步骤 | 第39-40页 |
| 4.3 实验目的和结果分析 | 第40-44页 |
| 4.3.1 实验目的 | 第40页 |
| 4.3.2 实验参数设置 | 第40-41页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结和展望 | 第45-46页 |
| 5.1 总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |