云工作流最小关键路径调度算法优化的方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 工作流系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 工作流调度算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 普通工作流与云工作流介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 普通工作流及相关介绍 | 第16-21页 |
| 2.1.1 工作流相关概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 工作流调度技术的分类研究 | 第17-18页 |
| 2.1.3 工作流调度传统算法 | 第18-21页 |
| 2.2 云工作流及相关介绍 | 第21-24页 |
| 2.2.1 云计算相关概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 云工作流技术介绍 | 第22-23页 |
| 2.2.3 云工作流调度模型介绍 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 对已有云工作流最小关键路径调度算法分析 | 第26-34页 |
| 3.1 云计算环境下的市场定价机制及相关算法 | 第26-29页 |
| 3.1.1 云环境下市场定价机制 | 第26-28页 |
| 3.1.2 市场驱动的调度算法介绍 | 第28-29页 |
| 3.2 最小关键路径调度算法介绍 | 第29-34页 |
| 3.2.1 关键路径介绍 | 第29-30页 |
| 3.2.2 关键路径算法相关定义及算法过程 | 第30-32页 |
| 3.2.3 最小关键路径调度算法实例分析 | 第32-34页 |
| 第4章 最小关键路径算法的优化过程 | 第34-43页 |
| 4.1 最小关键路径算法的优化 | 第34-37页 |
| 4.1.1 DAG的化简 | 第34-36页 |
| 4.1.2 时间余量分配规则 | 第36-37页 |
| 4.2 调度实例分析 | 第37-41页 |
| 4.3 本章小结 | 第41-43页 |
| 第5章 基于CloudSim的算法优化性能验证 | 第43-53页 |
| 5.1 CloudSim介绍 | 第43-46页 |
| 5.1.1 Cloudsim体系架构 | 第43-45页 |
| 5.1.2 CloudSim基类 | 第45-46页 |
| 5.2 优化算法的仿真验证 | 第46-49页 |
| 5.2.1 CloudSim仿真环境配置 | 第46-47页 |
| 5.2.2 CloudSim仿真平台扩展 | 第47-49页 |
| 5.3 CloudSim仿真数据模拟 | 第49-53页 |
| 5.3.1 云工作流实例模拟 | 第49-52页 |
| 5.3.2 仿真模拟实验结果分析 | 第52-53页 |
| 第6章 总结与展望 | 第53-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第53-54页 |
| 6.2 工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
