| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 虚拟机放置研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 云任务调度研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 有限元分析研究现状 | 第15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关理论和基础 | 第18-26页 |
| 2.1 云计算概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 云计算定义 | 第18页 |
| 2.1.2 云计算分类 | 第18-19页 |
| 2.2 虚拟化概述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 虚拟化的定义 | 第19-20页 |
| 2.2.2 虚拟化的分类 | 第20-21页 |
| 2.3 有限元分析概述 | 第21-22页 |
| 2.3.1 有限元分析发展 | 第21页 |
| 2.3.2 有限元分析过程 | 第21-22页 |
| 2.4 CloudSim 云仿真工具 | 第22-25页 |
| 2.4.1 CloudSim 简介 | 第22-23页 |
| 2.4.2 Cloud Sim 体系结构 | 第23-24页 |
| 2.4.3 CloudSim 设计实现 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于改进遗传算法的虚拟机放置策略研究 | 第26-47页 |
| 3.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 3.2 形式化定义 | 第27-28页 |
| 3.3 约束条件和目标 | 第28-31页 |
| 3.3.1 约束条件 | 第28-29页 |
| 3.3.2 优化目标 | 第29-31页 |
| 3.4 VHAM-R模型 | 第31-35页 |
| 3.5 基于改进遗传算法的虚拟机放置策略 | 第35-42页 |
| 3.5.1 问题定义 | 第36页 |
| 3.5.2 染色体编码 | 第36-38页 |
| 3.5.3 选择操作 | 第38-39页 |
| 3.5.4 交叉操作 | 第39-40页 |
| 3.5.5 变异操作 | 第40-41页 |
| 3.5.6 算法实现 | 第41-42页 |
| 3.6 实验仿真 | 第42-46页 |
| 3.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 面向有限元分析的云任务调度方法研究 | 第47-59页 |
| 4.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 4.2 基于改进禁忌搜索算法的云任务调度算法 | 第48-53页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第48页 |
| 4.2.2 问题建模 | 第48-50页 |
| 4.2.3 初始解构造 | 第50-51页 |
| 4.2.4 算法设计 | 第51-53页 |
| 4.3 实验仿真 | 第53-57页 |
| 4.3.1 实验工具与算法实现 | 第53-54页 |
| 4.3.2 案例背景及 CloudSim 参数设置 | 第54-55页 |
| 4.3.3 仿真实验结果分析 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 FECP:一种有限元分析云计算平台的实现 | 第59-69页 |
| 5.1 平台整体设计 | 第59-63页 |
| 5.1.1 平台概述 | 第59-60页 |
| 5.1.2 平台需求分析 | 第60-63页 |
| 5.2 平台实现案例 | 第63-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 结论与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文总结 | 第69-70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第76页 |