云环境下基于离散粒子群的多目标QoS任务调度算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 云计算的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 云计算任务调度的研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第17页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 2 相关研究工作 | 第19-30页 |
| 2.1 云计算相关研究 | 第19-23页 |
| 2.1.1 云计算分类与体系结构 | 第19-21页 |
| 2.1.2 云计算的特点和优势 | 第21-23页 |
| 2.2 云环境下任务调度研究 | 第23-26页 |
| 2.2.1 云环境下任务调度概述 | 第23-24页 |
| 2.2.2 云环境下任务调度的目标和特点 | 第24-25页 |
| 2.2.3 云环境下任务调度的分类 | 第25-26页 |
| 2.3 云环境下多目标QoS任务调度研究 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于多目标QoS约束的任务调度模型 | 第30-35页 |
| 3.1 任务调度模型 | 第30-32页 |
| 3.1.1 调度模型 | 第30-31页 |
| 3.1.2 数学模型及定义 | 第31-32页 |
| 3.2 任务调度目标 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 基于多目标QoS约束的任务调度算法 | 第35-42页 |
| 4.1 粒子群优化算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 PSO算法基本原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 PSO算法数学描述 | 第36页 |
| 4.1.3 PSO算法流程 | 第36-37页 |
| 4.2 离散粒子群算法 | 第37页 |
| 4.3 QoS-DPSO算法 | 第37-41页 |
| 4.3.1 算法描述 | 第37-40页 |
| 4.3.2 QoS-DPSO算法流程 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 仿真实验与结果分析 | 第42-64页 |
| 5.1 云计算仿真器CloudSim | 第42-45页 |
| 5.1.1 CloudSim简介 | 第42页 |
| 5.1.2 CloudSim的体系结构 | 第42-44页 |
| 5.1.3 CloudSim的核心类 | 第44-45页 |
| 5.2 仿真环境配置与仿真步骤 | 第45-47页 |
| 5.2.1 仿真环境配置 | 第45-46页 |
| 5.2.2 仿真步骤 | 第46-47页 |
| 5.3 实验参数配置 | 第47-49页 |
| 5.3.1 云用户任务参数设置 | 第47-48页 |
| 5.3.2 虚拟机资源参数设置 | 第48-49页 |
| 5.3.3 算法参数设置 | 第49页 |
| 5.4 仿真结果分析 | 第49-62页 |
| 5.4.1 收敛性 | 第49-50页 |
| 5.4.2 所有任务完成时间 | 第50-53页 |
| 5.4.3 平均任务开销 | 第53-55页 |
| 5.4.4 平均任务可靠性 | 第55-57页 |
| 5.4.5 调度预算违背率 | 第57-60页 |
| 5.4.6 截止时间违背率 | 第60-62页 |
| 5.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
