| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-26页 |
| ·论文的研究背景 | 第9页 |
| ·相关研究工作与研究现状 | 第9-22页 |
| ·网格的概论及特点 | 第9-11页 |
| ·典型网格项目调度设计思想 | 第11-13页 |
| ·网格调度过程 | 第13-14页 |
| ·网格调度算法概述 | 第14-19页 |
| ·基于蚁群算法的网格任务调度概述 | 第19-20页 |
| ·基于模糊粒子群算法的网格任务调度概述 | 第20-22页 |
| ·存在的问题与改进的思路 | 第22-23页 |
| ·研究的目的和意义 | 第23页 |
| ·本文的主要工作 | 第23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-26页 |
| 第二章 离散粒子群优化算法与蚁群算法原理 | 第26-36页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·离散粒子群优化算法原理 | 第26-30页 |
| ·基本粒子群算法原理 | 第26-28页 |
| ·离散粒子群优化算法原理 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法流程 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法原理 | 第30-34页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法描述 | 第31-32页 |
| ·蚁群算法中要考虑的问题 | 第32-34页 |
| ·离散粒子群优化算法与蚁群算法的优缺点和改进 | 第34-35页 |
| ·这两个算法的优点与特点 | 第34-35页 |
| ·这两种算法的缺陷及改进 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 离散粒子群算法在网格任务调度中的应用 | 第36-46页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于离散粒子群算法的网格任务调度过程算法描述 | 第36-40页 |
| ·位置与速度的表示 | 第36-37页 |
| ·位置与速度的更新 | 第37-38页 |
| ·粒子适应值的定义 | 第38-39页 |
| ·离散粒子群算法描述 | 第39-40页 |
| ·仿真实验与性能评价 | 第40-45页 |
| ·网格调度系统 | 第40-42页 |
| ·实验环境设置及结果 | 第42-43页 |
| ·性能评价与分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 融合粒子群算法与蚁群算法 | 第46-52页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·PSO算法与蚁群算法在函数优化中的优化机理 | 第46-48页 |
| ·PSO的优化机理 | 第46页 |
| ·蚁群算法在函数优化中的优化机理 | 第46-47页 |
| ·两种算法的优缺点 | 第47-48页 |
| ·PSO算法与蚁群算法融合 | 第48-49页 |
| ·融合的设计思想和框图 | 第48页 |
| ·融合算法中蚁群算法的衔接 | 第48-49页 |
| ·算法设计 | 第49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于离散粒子群优化算法与蚁群算法的网格任务调度研究 | 第52-59页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·融合算法在网格资源分配与任务调度中的应用 | 第52-55页 |
| ·蚁群算法部分设计 | 第52-54页 |
| ·融合算法过程 | 第54-55页 |
| ·实验结果及性能评价 | 第55-57页 |
| ·实验环境与结果 | 第55-57页 |
| ·性能评价与分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文的工作总结 | 第59页 |
| ·将来的工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67页 |