| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 云计算的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 云计算任务调度的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 云计算任务调度算法的关注点 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 云计算与任务调度 | 第16-23页 |
| 2.1 云计算介绍 | 第16-19页 |
| 2.1.1 云计算的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.1.2 云计算的服务模式和体系结构 | 第17-18页 |
| 2.1.3 云计算的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 云计算任务调度 | 第19-22页 |
| 2.2.1 云计算任务调度的介绍 | 第19-20页 |
| 2.2.2 云计算任务调度过程 | 第20-21页 |
| 2.2.3 云计算任务调度目标 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于动态优先级的云任务调度模型 | 第23-32页 |
| 3.1 基于动态优先级的云任务调度模型 | 第23-27页 |
| 3.2 任务优先级的参数 | 第27-29页 |
| 3.2.1 任务的动态累积价值 | 第27-28页 |
| 3.2.2 任务执行紧迫性分析 | 第28-29页 |
| 3.3 任务优先级的分派 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于改进蚁群算法的云任务调度 | 第32-46页 |
| 4.1 蚁群算法 | 第32-37页 |
| 4.1.1 蚁群算法介绍 | 第32页 |
| 4.1.2 蚁群算法的原理 | 第32-33页 |
| 4.1.3 蚁群算法的数学模型 | 第33-36页 |
| 4.1.4 蚁群算法的基本流程 | 第36-37页 |
| 4.2 蚁群算法在云任务调度中的可行性分析 | 第37-39页 |
| 4.3 基于蚁群算法的负载均衡优化算法ACO-LB | 第39-45页 |
| 4.3.1 ACO-LB算法介绍 | 第39页 |
| 4.3.2 轮盘赌算法 | 第39-41页 |
| 4.3.3 ACO-LB算法的基本步骤 | 第41-44页 |
| 4.3.4 负载均衡评价函数 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于动态优先级的抢占式云任务调度算法 | 第46-56页 |
| 5.1 抢占式调度任务切换 | 第46-50页 |
| 5.2 求解任务最大可延迟时间 | 第50-51页 |
| 5.2.1 任务松弛时间 | 第51页 |
| 5.3 基于动态优先级的抢占式调度算法 | 第51-55页 |
| 5.3.1 抢占行为判断条件 | 第52-53页 |
| 5.3.2 任务调度策略 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 实验仿真和结果分析 | 第56-68页 |
| 6.1 CloudSim仿真器 | 第56-58页 |
| 6.1.1 CloudSim基本介绍 | 第56页 |
| 6.1.2 CloudSim体系结构 | 第56-57页 |
| 6.1.3 Cloudsim的核心类 | 第57-58页 |
| 6.2 CloudSim中自定义云计算任务调度算法的实现 | 第58-59页 |
| 6.2.1 CloudSim实验环境配置 | 第58页 |
| 6.2.2 Cloudsim仿真流程与步骤 | 第58-59页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第59-67页 |
| 6.3.1 实验参数 | 第59-60页 |
| 6.3.2 基于改进蚁群算法的云任务调度 | 第60-62页 |
| 6.3.3 基于动态优先级的改进抢占式云任务调度 | 第62-67页 |
| 6.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第七章 总结与展望 | 第68-71页 |
| 7.1 论文内容总结 | 第68-69页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |