| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景和现状 | 第8-9页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·研究方法及其可行性说明 | 第9-10页 |
| ·研究方法 | 第9-10页 |
| ·研究可行性说明 | 第10页 |
| ·论文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·论文的组织结构 | 第11页 |
| ·本章小结 | 第11-12页 |
| 2 网格计算任务调度及仿真模型 | 第12-21页 |
| ·网格计算体系结构 | 第12-14页 |
| ·五层沙漏结构 | 第12-13页 |
| ·开放网格服务体系结构 | 第13-14页 |
| ·网格计算中任务调度仿真模型 | 第14-20页 |
| ·资源发现模型总体结构 | 第14-15页 |
| ·资源发现模型的几个定义和假设 | 第15-16页 |
| ·新的任务调度模式的提出 | 第16-18页 |
| ·资源发现过程 | 第18-19页 |
| ·资源信息更新过程 | 第19页 |
| ·资源发现模型的优点 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 网格任务调度算法的分析 | 第21-31页 |
| ·静态任务调度算法 | 第21-23页 |
| ·动态任务调度算法 | 第23-24页 |
| ·静态调度算法和动态调度算法的比较 | 第24-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-30页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第25页 |
| ·遗传算法的基本过程 | 第25-26页 |
| ·遗传算法的实现过程 | 第26-30页 |
| ·遗传算法的特点 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 4 改进的任务调度遗传算法 | 第31-46页 |
| ·基于自适应遗传算法的任务调度方法 | 第32-35页 |
| ·算法的结构与描述 | 第32-33页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第33-35页 |
| ·基于线性变换遗传算法的任务调度方法 | 第35-39页 |
| ·算法的结构与描述 | 第35-36页 |
| ·适应度线性变换 | 第36页 |
| ·LTGA 算法设计思想 | 第36-37页 |
| ·LTGA 算法的马尔可夫链分析 | 第37-38页 |
| ·测试结果及分析 | 第38-39页 |
| ·基于量子遗传算法的任务调度方法 | 第39-44页 |
| ·算法的结构与描述 | 第39-42页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第42-44页 |
| ·各种调度算法比较与分析 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 改进的 QoS guided Min-min 算法 | 第46-51页 |
| ·QoS guided Min-min 算法 | 第46-47页 |
| ·改进的 QoS guided Min-min 算法 | 第47-48页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 | 第57页 |