| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-13页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文的主要研究内容及工作安排 | 第15-17页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·本文的工作安排 | 第15-17页 |
| 第2章 动态多目标优化问题及动态多目标优化算法 | 第17-32页 |
| ·静态多目标优化问题 | 第17-18页 |
| ·多目标优化问题的定义 | 第17-18页 |
| ·相关概念 | 第18页 |
| ·动态多目标优化问题 | 第18-20页 |
| ·动态多目标优化问题的定义 | 第19页 |
| ·相关概念 | 第19页 |
| ·动态变化类型 | 第19-20页 |
| ·静态多目标优化算法 | 第20-29页 |
| ·传统静态多目标优化算法 | 第20-22页 |
| ·群智能多目标优化算法 | 第22-29页 |
| ·动态多目标优化算法 | 第29-31页 |
| ·动态多目标优化算法的设计目标 | 第29页 |
| ·动态多目标优化算法的总体框架 | 第29-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于预测模型的动态多目标优化算法的基础分析 | 第32-38页 |
| ·基于预测模型的动态多目标优化算法框架分析 | 第32-33页 |
| ·预测方式分析 | 第33-35页 |
| ·一般预测模型 | 第33页 |
| ·预测的合理性要求 | 第33-34页 |
| ·几种预测模型 | 第34-35页 |
| ·经典算法 NSGA2 | 第35-37页 |
| ·NSGA | 第35-36页 |
| ·NSGA2 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于新预测模型的动态多目标优化算法 | 第38-55页 |
| ·Pareto 最优解集动态平移问题 | 第38-41页 |
| ·定义 | 第38-39页 |
| ·几个例子 | 第39-41页 |
| ·新预测模型 | 第41-44页 |
| ·Pareto 最优解集动态平移问题的数学特性分析 | 第41-44页 |
| ·模型的建立 | 第44页 |
| ·基于新预测模型的动态多目标优化算法 | 第44-45页 |
| ·实验分析 | 第45-53页 |
| ·测试函数 | 第45-46页 |
| ·对比的预测模型 | 第46页 |
| ·实验结果评价指标 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-53页 |
| ·时间复杂度分析 | 第53-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 第5章 云计算环境下基于新预测模型的动态任务调度优化 | 第55-67页 |
| ·云计算环境下任务调度概述 | 第55-57页 |
| ·任务调度的研究现状 | 第55-56页 |
| ·静态任务调度模型 | 第56-57页 |
| ·云计算环境下基于新预测模型的动态任务调度优化 | 第57-60页 |
| ·Pareto 最优解集动态平移环境下的动态任务调度模型建立 | 第57-59页 |
| ·基于新预测模型的动态任务调度优化算法描述 | 第59-60页 |
| ·实验分析 | 第60-66页 |
| ·对比的预测模型 | 第60-61页 |
| ·参数及评价指标设置 | 第61-62页 |
| ·实验结果及分析 | 第62-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 附录 A 读研期间发表学术论文和参与科研项目 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
