| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 云环境下科学工作流的数据布局建模 | 第16-21页 |
| 2.1 云计算环境 | 第16页 |
| 2.2 科学工作流 | 第16-17页 |
| 2.3 数据布局 | 第17-18页 |
| 2.4 问题分析 | 第18-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 多目标优化算法 | 第21-36页 |
| 3.1 多目标优化问题的基本理论 | 第21-22页 |
| 3.2 进化多目标优化算法 | 第22-35页 |
| 3.2.1 多目标进化算法研究现状 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于非支配排序的多目标进化算法 | 第24-32页 |
| 3.2.3 基于分解的多目标进化算法 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于KnEA算法的数据布局策略 | 第36-43页 |
| 4.1 数据布局算法 | 第36-39页 |
| 4.1.1 编码规则 | 第36-37页 |
| 4.1.2 算法描述 | 第37-39页 |
| 4.2 实验 | 第39-42页 |
| 4.2.1 数据集个数 | 第39-40页 |
| 4.2.2 数据中心个数 | 第40-41页 |
| 4.2.3 固定数据集比例 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于EAS-MOEA/D算法的数据布局策略 | 第43-54页 |
| 5.1 EAS-MOEA/D算法介绍 | 第43-48页 |
| 5.2 基于EAS-MOEA/D算法的数据布局策略 | 第48-50页 |
| 5.3 实验 | 第50-53页 |
| 5.3.1 数据集个数 | 第50-51页 |
| 5.3.2 数据中心个数 | 第51-52页 |
| 5.3.3 固定数据集比例 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62页 |