云计算环境中科学工作流时间/成本调度优化研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 引言 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 云计算的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 科学工作流调度 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究的工作和贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 云计算和科学工作流 | 第17-29页 |
| 2.1 云计算 | 第17-18页 |
| 2.2 科学工作流 | 第18-19页 |
| 2.3 云计算的科学工作流 | 第19-21页 |
| 2.4 云工作流调度算法概况 | 第21-23页 |
| 2.4.1 单目标调度方法 | 第21-22页 |
| 2.4.2 多目标调度方法 | 第22-23页 |
| 2.5 多目标进化算法概况 | 第23-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于NSGA-Ⅱ算法的工作流调度 | 第29-49页 |
| 3.1 云工作流调度模型 | 第29-31页 |
| 3.1.1 科学工作流 | 第29-30页 |
| 3.1.2 云计算资源模型 | 第30-31页 |
| 3.2 时间跨度和经济成本 | 第31-33页 |
| 3.2.1 工作流时间跨度 | 第31-32页 |
| 3.2.2 经济成本 | 第32-33页 |
| 3.3 算法思想 | 第33-47页 |
| 3.3.1 NSGA-Ⅱ的算法概要 | 第33页 |
| 3.3.2 个体编码结构 | 第33-34页 |
| 3.3.3 个体适应度 | 第34-35页 |
| 3.3.4 交叉操作 | 第35-37页 |
| 3.3.5 变异操作 | 第37-38页 |
| 3.3.6 用户质量约束 | 第38-40页 |
| 3.3.7 任务聚合算法 | 第40-44页 |
| 3.3.8 局部搜索优化 | 第44-45页 |
| 3.3.9 总体的算法伪代码 | 第45-47页 |
| 3.4 算法分析 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 云工作流调度实验 | 第49-77页 |
| 4.1 实验环境 | 第49-51页 |
| 4.1.1 CloudSim云仿真平台 | 第49-51页 |
| 4.1.2 工作流模块扩展 | 第51页 |
| 4.2 实验设置 | 第51-53页 |
| 4.3 实验比较 | 第53-76页 |
| 4.3.1 无约束条件调度 | 第53-61页 |
| 4.3.2 带约束条件调度 | 第61-69页 |
| 4.3.3 任务聚合对调度的影响 | 第69-73页 |
| 4.3.4 局部搜索优化对调度的影响 | 第73-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 5.1 总结 | 第77页 |
| 5.2 进一步工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间成果列表 | 第86页 |
| 参与项目 | 第86-88页 |
