| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 云计算及其资源分配概述 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 云计算及其资源分配概述 | 第14-28页 |
| 2.1 云计算概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第14页 |
| 2.1.2 云计算体系结构 | 第14-16页 |
| 2.1.3 云计算的特点 | 第16-17页 |
| 2.2 云资源分配概述 | 第17-23页 |
| 2.2.1 云计算资源分配概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 云资源分配模型 | 第18-20页 |
| 2.2.3 云资源分配的评价指标 | 第20-21页 |
| 2.2.4 云资源分配的经典算法 | 第21-23页 |
| 2.3 蚁群算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 蚁群算法原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 利用蚁群算法求解TSP问题 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 云资源分配中Berger模型的研究与应用 | 第28-41页 |
| 3.1 用户任务的服务质量 | 第28-29页 |
| 3.2 Berger模型综述 | 第29-31页 |
| 3.2.1 Berger模型简介 | 第29-30页 |
| 3.2.2 Berger模型的分配性正义原理 | 第30-31页 |
| 3.3 Berger模型在云资源分配中的可行性分析 | 第31-32页 |
| 3.4 基于Berger模型的云资源分配 | 第32-34页 |
| 3.4.1 一般期待的公平性约束 | 第33页 |
| 3.4.2 公平性评判 | 第33-34页 |
| 3.5 系统模型设计 | 第34-40页 |
| 3.5.1 资源模型 | 第34-35页 |
| 3.5.2 任务模型 | 第35-37页 |
| 3.5.3 建立映射结构 | 第37-40页 |
| 3.5.4 基于Berger模型的调度模型 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于公平性的蚁群算法的云资源分配方法 | 第41-54页 |
| 4.1 蚁群算法求解云计算资源分配 | 第41-43页 |
| 4.2 代价评估 | 第43-46页 |
| 4.2.1 虚拟机负载模型 | 第43-44页 |
| 4.2.2 任务代价模型 | 第44-45页 |
| 4.2.3 时间及成本约束函数 | 第45-46页 |
| 4.3 调度算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 初始化 | 第46-47页 |
| 4.3.2 蚂蚁转移概率 | 第47-48页 |
| 4.3.3 信息素的更新 | 第48-49页 |
| 4.3.4 算法终止 | 第49页 |
| 4.3.5 轮盘赌算法 | 第49页 |
| 4.3.6 评价指标 | 第49-50页 |
| 4.4 算法框架 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 算法仿真与结果分析 | 第54-67页 |
| 5.1 CloudSim工作方式 | 第54-55页 |
| 5.2 CloudSim仿真流程 | 第55-57页 |
| 5.3 实验环境配置 | 第57-58页 |
| 5.4 实验设计及验证 | 第58-66页 |
| 5.4.1 类的设计 | 第58-60页 |
| 5.4.2 实验数据设计 | 第60-63页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第63-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73页 |