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分布式系统中雷达仿真任务优化调度算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-20页
    1.1 背景与研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 分布式仿真第14-16页
        1.2.2 任务调度第16-18页
    1.3 论文内容与结构第18-20页
第二章 雷达仿真任务调度模型第20-36页
    2.1 雷达分布式仿真系统第20-23页
        2.1.1 雷达仿真系统结构第20-21页
        2.1.2 雷达仿真任务调度第21-23页
    2.2 独立任务调度问题第23-28页
        2.2.1 仿真任务模型第23页
        2.2.2 调度环境模型第23-24页
        2.2.3 调度模型第24-25页
        2.2.4 调度算法第25-28页
    2.3 关联任务调度问题第28-34页
        2.3.1 仿真任务模型第28-29页
        2.3.2 调度环境模型第29-30页
        2.3.3 调度模型第30-32页
        2.3.4 调度算法第32-34页
    2.4 性能指标第34-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 优化DPSO算法第36-53页
    3.1 基本DPSO算法第36-40页
        3.1.1 算法模型第37-39页
        3.1.2 算法应用第39-40页
        3.1.3 算法分析第40页
    3.2 优化DPSO算法第40-45页
        3.2.1 信息素机制第40-41页
        3.2.2 改进DPSO算法第41-44页
        3.2.3 算法分析第44-45页
    3.3 仿真实验第45-52页
        3.3.1 参数设置第45-46页
        3.3.2 算法稳定性分析第46-48页
        3.3.3 算法收敛性及种群多样性分析第48-50页
        3.3.4 不同异构程度下算法性能分析第50-52页
    3.4 本章小结第52-53页
第四章 优化MDPSO算法的参数设计第53-62页
    4.1 粒子群算法相关参数第53-57页
        4.1.1 惯性权重第53-55页
        4.1.2 学习因子第55-57页
    4.2 蚁群算法相关参数第57-59页
        4.2.1 信息素重要程度因子第57-58页
        4.2.2 信息素挥发因子第58-59页
    4.3 仿真实验第59-61页
        4.3.1 收敛性分析第59-60页
        4.3.2 算法性能分析第60-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 优化列表调度算法第62-79页
    5.1 经典列表调度算法第62-68页
        5.1.1 HEFT算法第63-65页
        5.1.2 CPOP算法第65-68页
    5.2 优化列表调度算法第68-73页
        5.2.1 基于分层和数据依赖的LDP算法第69-71页
        5.2.2 优化CPOP算法第71-73页
    5.3 性能分析第73-75页
    5.4 仿真实验第75-78页
        5.4.1 实验数据生成第76-77页
        5.4.2 实验结果及分析第77-78页
    5.5 本章小结第78-79页
第六章 全文总结与展望第79-81页
    6.1 全文总结第79-80页
    6.2 工作展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间取得的成果第86-87页

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