基于遗传算法的云计算环境下银行实时预测系统任务调度的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 云计算及遗传算法的相关知识 | 第13-21页 |
| 2.1 云计算的分类和特点 | 第13-17页 |
| 2.2 云计算任务调度概述 | 第17-18页 |
| 2.3 遗传算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 进化计算 | 第18页 |
| 2.3.2 基本遗传算法 | 第18-21页 |
| 第三章 基于资源感知的改进的遗传算法 | 第21-31页 |
| 3.1 模型定义 | 第21页 |
| 3.2 改进的遗传算法过程 | 第21-24页 |
| 3.2.1 初始解群的生成 | 第22页 |
| 3.2.2 适应度函数 | 第22-23页 |
| 3.2.3 遗传操作算子 | 第23-24页 |
| 3.3 算法模拟验证分析 | 第24-30页 |
| 3.3.1 任务的个数 | 第26-27页 |
| 3.3.2 任务的截止时间 | 第27-28页 |
| 3.3.3 任务的不确定性 | 第28-29页 |
| 3.3.4 虚拟机的不确定性 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 银行实时预测系统分析与设计 | 第31-53页 |
| 4.1 银行实时预测系统背景 | 第31页 |
| 4.2 系统目标 | 第31-32页 |
| 4.3 系统功能需求 | 第32-33页 |
| 4.3.1. 系统资源使用异动告警阈值预测 | 第32-33页 |
| 4.3.2 数据库系统资源告警阈值预测 | 第33页 |
| 4.4 概要设计 | 第33-39页 |
| 4.4.1 数据库资源使用异动告警预测 | 第33-35页 |
| 4.4.2 数据库资源告警预测 | 第35-37页 |
| 4.4.3 主机资源使用异动告警预测 | 第37-39页 |
| 4.5 系统模块设计及说明 | 第39-49页 |
| 4.5.1 任务分发阶段 | 第40-41页 |
| 4.5.2 资源使用异动分析子任务 | 第41-45页 |
| 4.5.3 资源使用趋势分析子任务 | 第45-49页 |
| 4.6 数据库设计 | 第49-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 银行实时预测系统实现与测试 | 第53-61页 |
| 5.1 运行环境搭建 | 第53页 |
| 5.2 有效性验证测试 | 第53-56页 |
| 5.2.1 系统资源使用异动预测有效性验证测试 | 第53-55页 |
| 5.2.2 系统资源使用趋势预测有效性验证测试 | 第55-56页 |
| 5.3 算法性能对比 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 结束语 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
