摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
·研究意义及背景 | 第10-11页 |
·相关研究现状 | 第11-13页 |
·本文组织结构 | 第13-15页 |
第2章 相关知识介绍 | 第15-24页 |
·大数据简介 | 第15-17页 |
·大数据的概念 | 第15-16页 |
·大数据的特点 | 第16页 |
·相关处理工具 | 第16-17页 |
·MASTER-SLAVE结构简介 | 第17-18页 |
·多目标组合优化问题与PARETO支配理论 | 第18-20页 |
·粒子群优化算法简介 | 第20-22页 |
·柯西变异 | 第22-24页 |
第3章 一种大数据环境下多机群联合处理任务的模型与架构 | 第24-29页 |
·多机群联合处理大数据任务的架构模型 | 第24-25页 |
·多机群联合处理大数据任务的逻辑结构 | 第25-27页 |
·多机群联合处理大数据任务的预测策略 | 第27-29页 |
第4章 一种多机群联合处理大数据任务的启发式方法HCMC | 第29-40页 |
·问题的提出 | 第29页 |
·HCMC算法的主要思想 | 第29-30页 |
·问题的形式化 | 第30-33页 |
·解的表示 | 第33-34页 |
·HCMC算法的实现 | 第34-40页 |
·HCMC算法的具体实现过程 | 第34-37页 |
·算法的思想来源 | 第37-40页 |
第5章 实验与结果分析 | 第40-46页 |
·实验场景与配置 | 第40-41页 |
·实验的结果及分析 | 第41-46页 |
·Make Span的比较 | 第41页 |
·负载均衡度的比较 | 第41-42页 |
·机群间通信带宽代价的比较 | 第42-43页 |
·对外服务性能的比较 | 第43-44页 |
·任务部署失败数的比较 | 第44-46页 |
第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
参考文献 | 第48-51页 |
作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第51-52页 |
致谢 | 第52页 |