| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·网格简介 | 第11-12页 |
| ·网格中任务调度的重要性 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究工作及其意义 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 网格计算及其任务调度的基本问题 | 第15-26页 |
| ·网格计算基本问题 | 第15-18页 |
| ·网格计算概念 | 第15-16页 |
| ·网格计算研究现状 | 第16-17页 |
| ·网格计算特点 | 第17-18页 |
| ·任务调度及其研究现状 | 第18-21页 |
| ·任务调度的基本问题 | 第18-19页 |
| ·网格中任务调度常见算法 | 第19-21页 |
| ·网格环境下任务调度的特点及流程 | 第21-26页 |
| ·网格环境下任务调度的特点 | 第21-23页 |
| ·网格环境下任务调度流程 | 第23-24页 |
| ·网格环境下任务调度的主要目标 | 第24-26页 |
| 第三章 遗传算法（GENETIC ALGORITHMS） | 第26-37页 |
| ·GA 的产生与发展 | 第26-27页 |
| ·GA 概要 | 第27-30页 |
| ·基本思想 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的特点 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的基本组成 | 第30-34页 |
| ·编码机制（Encoding Mechanism） | 第30-31页 |
| ·适应度函数（Fitness Function） | 第31页 |
| ·遗传算子（Genetic Operator） | 第31-33页 |
| ·控制参数（control parameters） | 第33-34页 |
| ·遗传算法实现流程 | 第34-37页 |
| ·遗传算法原型 | 第34-35页 |
| ·遗传算法流程图 | 第35-37页 |
| 第四章 基于自适应遗传算法的网格任务调度 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·自适应遗传算法 | 第38-41页 |
| ·遗传算法缺点分析 | 第38-39页 |
| ·基于遗传算子的自适应遗传算法策略研究 | 第39-41页 |
| ·自适应遗传算法的改进 | 第41-46页 |
| ·引入min-min 算法与变异算子结合的初始种群产生 | 第41-42页 |
| ·一种新的早熟局部收敛判断标准 | 第42-44页 |
| ·改进的变异算子 | 第44-45页 |
| ·邻域搜索 | 第45-46页 |
| ·改进后的算法实现 | 第46-49页 |
| ·编码和解码 | 第46-47页 |
| ·初始种群及适应度函数的设定 | 第47页 |
| ·进化操作 | 第47-48页 |
| ·参数选择 | 第48-49页 |
| ·改进后算法流程 | 第49-51页 |
| 第五章 基于自适应遗传算法网格任务调度的设计与仿真实现 | 第51-68页 |
| ·仿真模拟器GRIDSIM介绍 | 第51-54页 |
| ·仿真器简介 | 第51-52页 |
| ·Gridsim 体系结构 | 第52-53页 |
| ·Gridsim 的实体和通信 | 第53-54页 |
| ·基于自适应遗传算法的网格任务调度的设计与实现 | 第54-62页 |
| ·基于GridSim 的网格调度算法的开发 | 第54-60页 |
| ·使用GridSim 的仿真过程 | 第60-62页 |
| ·实验结果及其分析 | 第62-68页 |
| ·仿真实验结果 | 第62-67页 |
| ·实验小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
