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基于模拟退火遗传算法的云计算任务调度的研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第11-15页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 云计算任务调度算法的国内外研究现状第12-13页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13页
    1.3 主要工作及安排第13-15页
第二章 相关研究综述以及研究对象第15-19页
    2.1 云环境下任务处理的模式第15-17页
    2.2 云计算的任务调度的特点第17-18页
        2.2.1 任务调度顺序的特点第17页
        2.2.2 任务处理模式的特点第17页
        2.2.3 任务调度的评价指标第17-18页
    2.3 本文研究对象第18-19页
第三章 任务调度数学模型第19-26页
    3.1 任务调度问题的数学描述第19-22页
        3.1.1 假设条件第19-20页
        3.1.2 符号说明第20页
        3.1.3 模型的建立第20-22页
    3.2 模型求解第22-26页
        3.2.1 Min-min算法简介第23-25页
        3.2.2 Min-min算法仿真结果第25页
        3.2.3 Min-min算法的模型评价第25-26页
第四章 模拟退火遗传算法简介第26-32页
    4.1 遗传算法简介第26-28页
    4.2 模拟退火算法简介第28-31页
        4.2.1 模拟退火算法和组合优化问题第28-29页
        4.2.2 Metropolis准则第29页
        4.2.3 模拟退火算法的步骤第29-31页
    4.3 模拟退火遗传算法第31-32页
第五章 基于遗传算法的模型实现第32-44页
    5.1 遗传算法实现第32-40页
        5.1.1 染色体编码和解码第32-35页
        5.1.2 初始种群生成第35页
        5.1.3 适应度函数第35页
        5.1.4 选择操作第35-36页
        5.1.5 交叉操作第36-38页
        5.1.6 变异操作第38-40页
    5.2 模拟退火遗传算法实现及求解第40-43页
    5.3 模型评价第43-44页
第六章 结束语第44-48页
参考文献第48-51页
附录第51-60页
致谢第60页

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