基于人工蜂群算法的云任务调度研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第14-16页 |
| 1.2.1 云任务调度现状分析 | 第14页 |
| 1.2.2 蜂群算法研究现状分析 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的研究内容与成果 | 第16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16页 |
| 1.3.2 研究成果 | 第16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 云计算任务调度的基本理论 | 第18-25页 |
| 2.1 云计算任务调度理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 云计算概述 | 第18页 |
| 2.1.2 云计算任务调度原理 | 第18-20页 |
| 2.1.3 云计算任务调度需考虑的目标 | 第20-21页 |
| 2.2 云计算任务调度的基础算法 | 第21-23页 |
| 2.2.1 FCFS算法 | 第21页 |
| 2.2.2 DWLC算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 MIN-MIN算法 | 第22页 |
| 2.2.4 贪心算法 | 第22-23页 |
| 2.3 云计算任务调度的仿真工具CloudSim | 第23-24页 |
| 2.3.1 CloudSim的特点与功能 | 第23页 |
| 2.3.2 Cloudsim的体系结构 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人工蜂群算法 | 第25-33页 |
| 3.1 人工蜂群算法基本理论 | 第25-29页 |
| 3.1.1 人工蜂群算法原理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法的特点 | 第27-28页 |
| 3.1.3 人工蜂群算法步骤 | 第28-29页 |
| 3.2 人工蜂群算法分析 | 第29-31页 |
| 3.2.1 人工蜂群算法参数分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 人工蜂群算法时间复杂度分析 | 第30-31页 |
| 3.2.3 人工蜂群算法智能搜索策略分析 | 第31页 |
| 3.3 人工蜂群算法应用研究 | 第31-32页 |
| 3.3.1 函数优化 | 第32页 |
| 3.3.2 调度问题 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于改进离散人工蜂群算法的云任务调度优化 | 第33-46页 |
| 4.1 云任务调度模型的建立 | 第33-35页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第33-34页 |
| 4.1.2 相关参数的计算 | 第34-35页 |
| 4.1.3 多目标云任务问题目标函数的构造方法 | 第35页 |
| 4.2 改进离散人工蜂群算法求解方法 | 第35-39页 |
| 4.2.1 MDABC算法设计 | 第36-37页 |
| 4.2.2 MDABC算法步骤 | 第37-38页 |
| 4.2.3 MDABC算法分析 | 第38-39页 |
| 4.3 仿真实验 | 第39-45页 |
| 4.3.1 实验环境设置 | 第39页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第39-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 总结 | 第46-47页 |
| 5.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第52页 |
