| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 虚拟化技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 异构分布式环境下任务调度研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 虚拟化环境下任务调度研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 虚拟化环境下任务调度技术 | 第20-28页 |
| 2.1 虚拟化技术 | 第20-22页 |
| 2.1.1 虚拟化概念 | 第20页 |
| 2.1.2 虚拟机 | 第20-21页 |
| 2.1.3 系统虚拟化 | 第21-22页 |
| 2.2 任务调度 | 第22-23页 |
| 2.2.1 分布式环境下的任务调度 | 第22页 |
| 2.2.2 虚拟机资源调度 | 第22-23页 |
| 2.3 虚拟化特征参数 | 第23-27页 |
| 2.3.1 虚拟化计算系统模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 任务模型 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于列表的节能任务调度策略 | 第28-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第28页 |
| 3.2 问题定义 | 第28-30页 |
| 3.3 列表调度(List Scheduling) | 第30-31页 |
| 3.4 节能调度 | 第31-37页 |
| 3.4.1 节能因素分析 | 第31-32页 |
| 3.4.2 节能调度算法 | 第32-33页 |
| 3.4.3 算法分析 | 第33-34页 |
| 3.4.4 实验模拟及结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 信任驱动的任务调度策略 | 第38-52页 |
| 4.1 问题定义 | 第38-41页 |
| 4.1.1 并行应用 | 第38-39页 |
| 4.1.2 调度长度 | 第39页 |
| 4.1.3 可信度 | 第39-40页 |
| 4.1.4 优化目标 | 第40-41页 |
| 4.2 遗传算法介绍 | 第41-42页 |
| 4.2.1 遗传算法基本原理 | 第41页 |
| 4.2.2 遗传算法运算过程 | 第41-42页 |
| 4.3 Min-min算法介绍 | 第42-43页 |
| 4.4 基于混合遗传算法的任务调度 | 第43-48页 |
| 4.4.1 混合遗传算法中的Min-min算法 | 第43页 |
| 4.4.2 混合遗传算法中的遗传算法 | 第43-47页 |
| 4.4.3 混合遗传算法描述 | 第47-48页 |
| 4.5 实验验证与分析 | 第48-51页 |
| 4.5.1 实验方案及设置 | 第48页 |
| 4.5.2 任务实例 | 第48-49页 |
| 4.5.3 评价标准 | 第49页 |
| 4.5.4 实验结果分析 | 第49-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第52-53页 |
| 5.2 未来工作方向 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第64页 |