云计算环境下静态任务调度机制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景、目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2.2 研究目的及意义 | 第10页 |
| 1.3 相关领域国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.3.1 云计算研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 独立任务调度研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 依赖任务调度研究现状 | 第14-17页 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 | 第17-19页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第18-19页 |
| 第2章 基于改进PSO算法的独立任务调度研究 | 第19-41页 |
| 2.1 独立任务调度模型 | 第19-22页 |
| 2.1.1 独立任务模型 | 第20页 |
| 2.1.2 云计算环境下虚拟机模型 | 第20-21页 |
| 2.1.3 任务调度模型 | 第21-22页 |
| 2.2 任务需求分析和设计目标 | 第22-23页 |
| 2.2.1 需求分析 | 第22-23页 |
| 2.2.2 设计目标 | 第23页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第23-27页 |
| 2.3.1 PSO算法原理 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于PSO算法的独立任务调度 | 第25-26页 |
| 2.3.3 算法分析 | 第26-27页 |
| 2.4 基于PSO算法优化的独立任务调度 | 第27-34页 |
| 2.4.1 粒子编码方式 | 第27-28页 |
| 2.4.2 粒子群初始化操作改进 | 第28-30页 |
| 2.4.3 适应度函数设计 | 第30-31页 |
| 2.4.4 粒子位置更新策略 | 第31-34页 |
| 2.4.5 算法实现流程 | 第34页 |
| 2.5 算法仿真及分析 | 第34-40页 |
| 2.5.1 实验环境配置 | 第34-35页 |
| 2.5.2 仿真实验与结果分析 | 第35-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于改进表调度算法的依赖任务调度研究 | 第41-67页 |
| 3.1 DAG任务模型 | 第41-44页 |
| 3.2 依赖任务调度算法 | 第44-50页 |
| 3.2.1 HEFT算法 | 第44-49页 |
| 3.2.2 LBP算法 | 第49-50页 |
| 3.3 基于表调度算法优化的依赖任务调度 | 第50-53页 |
| 3.3.1 构造调度顺序表 | 第50-52页 |
| 3.3.2 虚拟机分配 | 第52-53页 |
| 3.4 算法时间复杂度分析和调度性能分析 | 第53-57页 |
| 3.4.1 时间复杂度 | 第53-54页 |
| 3.4.2 性能分析 | 第54-57页 |
| 3.5 算法性能比较及仿真分析 | 第57-66页 |
| 3.5.1 实验参数及度量指标 | 第57-59页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第59-66页 |
| 3.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 云计算环境下任务调度系统设计与实现 | 第67-75页 |
| 4.1 需求分析 | 第67页 |
| 4.2 云计算环境下任务调度系统总体设计 | 第67-69页 |
| 4.3 任务调度系统模块设计 | 第69-70页 |
| 4.3.1 任务队列管理模块 | 第69-70页 |
| 4.3.2 任务调度模块 | 第70页 |
| 4.4 系统实现及测试 | 第70-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第75页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间的科研成果 | 第82页 |
