基于生物共生演算法的云任务调度研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关知识 | 第17-27页 |
| 2.1 云环境下任务调度概述 | 第17-18页 |
| 2.1.1 任务调度特点 | 第17-18页 |
| 2.1.2 任务调度目标 | 第18页 |
| 2.2 现有的调度策略 | 第18-20页 |
| 2.2.1 Amazon调度策略 | 第19页 |
| 2.2.2 IBM调度策略 | 第19页 |
| 2.2.3 HP调度策略 | 第19-20页 |
| 2.2.4 Hadoop调度策略 | 第20页 |
| 2.3 常用的任务调度算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 传统任务调度算法 | 第20-22页 |
| 2.3.2 智能优化任务调度算法 | 第22-23页 |
| 2.4 生物共生演算法 | 第23-26页 |
| 2.4.1 生物共生演算法的基本流程 | 第24-25页 |
| 2.4.2 生物共生演算法的性能 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于生物共生演的独立任务调度算法 | 第27-43页 |
| 3.1 问题的提出 | 第27页 |
| 3.2 算法模型 | 第27-29页 |
| 3.2.1 任务模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 调度模型 | 第28-29页 |
| 3.3 CTS-SOS算法 | 第29-35页 |
| 3.3.1 任务编码 | 第29-30页 |
| 3.3.2 适应度函数 | 第30-31页 |
| 3.3.3 动态优先级 | 第31-32页 |
| 3.3.4 编码的合法化处理 | 第32-33页 |
| 3.3.5 CTS-SOS的具体步骤 | 第33-34页 |
| 3.3.6 算法性能分析 | 第34-35页 |
| 3.4 仿真实验与性能分析 | 第35-42页 |
| 3.4.1 CloudSim介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.2 实验环境设置 | 第36-37页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第37-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于生物共生演的工作流任务调度算法 | 第43-57页 |
| 4.1 问题的提出 | 第43-44页 |
| 4.2 算法模型 | 第44-46页 |
| 4.2.1 工作流任务模型 | 第44-45页 |
| 4.2.2 调度模型 | 第45-46页 |
| 4.3 QoS-SOS调度算法 | 第46-50页 |
| 4.3.1 任务优先级 | 第46-47页 |
| 4.3.2 目标函数 | 第47-48页 |
| 4.3.3 单目标约束转化 | 第48-49页 |
| 4.3.4 算法描述 | 第49-50页 |
| 4.4 仿真实验 | 第50-55页 |
| 4.4.1 WorkflowSim介绍 | 第50-51页 |
| 4.4.2 实验环境设置 | 第51-53页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57页 |
| 5.2 要进一步解决的问题 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第64页 |
