| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-26页 |
| ·云环境下调度需求概述 | 第10-17页 |
| ·云计算概述 | 第10-12页 |
| ·面向服务的云环境 | 第12-14页 |
| ·抽象服务云 | 第14-15页 |
| ·云环境下的调度层级 | 第15-17页 |
| ·资源与作业调度对等性 | 第17-19页 |
| ·项目背景 | 第19-24页 |
| ·项目简介 | 第19-21页 |
| ·仪器预约调度场景 | 第21-23页 |
| ·预约服务的特点及工程方向 | 第23-24页 |
| ·论文内容和组织结构 | 第24-26页 |
| 第2章 云环境下的调度模型分析与建立 | 第26-40页 |
| ·服务模式 | 第26-28页 |
| ·服务流程 | 第26-27页 |
| ·作业及资源状态 | 第27-28页 |
| ·传统预约服务调度策略 | 第28-32页 |
| ·问题描述 | 第28-30页 |
| ·问题建模及调度算法 | 第30-32页 |
| ·云环境下的预约服务调度策略 | 第32-38页 |
| ·概述 | 第32-34页 |
| ·虚拟化策略 | 第34-36页 |
| ·基于服务注册中心的作业调度 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于多维聚合的虚拟资源调度算法 | 第40-59页 |
| ·背景介绍 | 第40-41页 |
| ·模型描述 | 第41-42页 |
| ·算法设计 | 第42-51页 |
| ·问题特征 | 第42-43页 |
| ·最佳适应算法 | 第43-45页 |
| ·多维聚合遗传算法 | 第45-51页 |
| ·算例分析 | 第51-57页 |
| ·算例数据准备 | 第51-53页 |
| ·参数分析 | 第53-56页 |
| ·性能分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第4章 作业时间约束下的注册中心服务能力调度 | 第59-70页 |
| ·背景介绍 | 第59-61页 |
| ·模型描述 | 第61-64页 |
| ·模型参数与变量 | 第61-62页 |
| ·约束条件 | 第62-63页 |
| ·目标函数 | 第63-64页 |
| ·算例分析 | 第64-69页 |
| ·算例数据准备 | 第64-65页 |
| ·顺序调度与批次调度对比 | 第65-67页 |
| ·服务价格和地理迁移代价的影响 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 原型系统实现 | 第70-82页 |
| ·系统需求分析 | 第70-73页 |
| ·应用背景 | 第70-71页 |
| ·功能需求 | 第71页 |
| ·性能需求 | 第71-72页 |
| ·现有系统介绍 | 第72-73页 |
| ·系统设计 | 第73-77页 |
| ·技术基础与体系架构 | 第73-75页 |
| ·业务流程 | 第75-76页 |
| ·数据模型 | 第76-77页 |
| ·系统实现 | 第77-81页 |
| ·信息查询 | 第77-78页 |
| ·资源虚拟化 | 第78-80页 |
| ·作业调度 | 第80-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第6章 总结 | 第82-85页 |
| ·论文工作总结 | 第82-83页 |
| ·主要研究创新 | 第83-84页 |
| ·未来工作展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果#@@页 |