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大数据环境下利用多机群联合处理任务方法研究

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

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