基于改进遗传—蚁群算法的云计算资源调度研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 云计算及其资源调度相关研究 | 第13-24页 |
| 2.1 云计算概述 | 第13-17页 |
| 2.2 云计算资源调度研究 | 第17-20页 |
| 2.3 云计算资源调度的经典算法 | 第20-24页 |
| 第三章 遗传算法的基本理论及改进 | 第24-33页 |
| 3.1 遗传算法的概述 | 第24-27页 |
| 3.2 遗传算法的改进 | 第27-31页 |
| 3.3 改进遗传算法的流程 | 第31-33页 |
| 第四章 蚁群算法的基本理论及改进 | 第33-42页 |
| 4.1 蚁群算法的概述 | 第33-35页 |
| 4.2 蚁群算法的改进 | 第35-39页 |
| 4.3 改进蚁群算法的流程 | 第39-42页 |
| 第五章 改进遗传-蚁群算法的融合 | 第42-48页 |
| 5.1 改进遗传-蚁群算法融合的理论基础 | 第42-43页 |
| 5.2 改进遗传-蚁群算法的动态融合策略 | 第43-44页 |
| 5.3 改进遗传-蚁群算法融合的参数设置 | 第44-45页 |
| 5.4 改进遗传-蚁群算法的流程 | 第45-48页 |
| 第六章 实验仿真与结果分析 | 第48-57页 |
| 6.1 CloudSim简介 | 第48-49页 |
| 6.2 类的设计及实验环境配置 | 第49-52页 |
| 6.3 实验参数设置及结果分析 | 第52-57页 |
| 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间已发表论文 | 第63页 |
