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基于粒子群优化算法的云计算任务调度研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 课题研究的背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-11页
    1.3 本文主要内容及创新之处第11-12页
    1.4 本文的篇章结构第12-13页
第二章 云计算概述第13-20页
    2.1 引言第13页
    2.2 云计算的定义第13页
    2.3 云计算的特点及其分类第13-14页
    2.4 云计算的体系结构及关键技术第14-15页
    2.5 云计算仿真平台CloudSim第15-19页
    2.6 本章小结第19-20页
第三章 云计算任务调度第20-26页
    3.1 引言第20页
    3.2 云计算任务调度第20-21页
    3.3 云计算任务调度特点和目标第21-22页
    3.4 传统调度策略第22-23页
    3.5 启发式任务调度算法第23-25页
    3.6 本章小结第25-26页
第四章 基于改进粒子群和教与学混合算法的云任务调度第26-37页
    4.1 引言第26页
    4.2 粒子群优化算法第26页
    4.3 教与学优化算法第26-28页
    4.4 基于改进的粒子群和教与学混合算法第28-29页
    4.5 云任务调度中的改进粒子群和教与学混合算法第29-32页
    4.6 实验及结果分析第32-36页
    4.7 本章小结第36-37页
第五章 基于正态更新的质心粒子群优化算法的云任务调度第37-46页
    5.1 引言第37页
    5.2 改进的粒子群优化算法第37-38页
    5.3 云任务调度中的改进粒子群优化算法第38-40页
    5.4 实验及结果分析第40-45页
    5.5 本章小结第45-46页
第六章 基于改进多目标粒子群算法的云任务调度第46-56页
    6.1 引言第46页
    6.2 多目标优化问题及相关概念第46-47页
    6.3 多目标粒子群优化算法第47-48页
    6.4 改进多目标粒子群优化算法第48-49页
    6.5 云计算中的多目标任务调度第49-51页
    6.6 实验及结果分析第51-55页
    6.7 本章小结第55-56页
第七章 研究工作总结及展望第56-58页
    7.1 研究工作总结第56页
    7.2 未来工作展望第56-58页
参考文献第58-63页
附录1 本文用到的无约束优化问题测试函数第63-64页
附录2 本文用到的多目标优化问题测试函数第64-66页
致谢第66-67页
在读硕士期间发表的论文、参与的项目及作者简介第67页

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