| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 插图和附表清单 | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第8-22页 |
| 1.1 云计算研究背景与现状 | 第8-9页 |
| 1.1.1 云计算概念 | 第8-9页 |
| 1.1.2 云计算研究现状 | 第9页 |
| 1.2 云计算关键技术 | 第9-10页 |
| 1.3 云计算亟待解决的问题及面临的瓶颈 | 第10-12页 |
| 1.3.1 云计算急需解决的难题 | 第10-11页 |
| 1.3.2 云计算发展的两大瓶颈 | 第11-12页 |
| 1.4 云计算的任务分配问题 | 第12-14页 |
| 1.4.1 云任务分配问题概述 | 第12页 |
| 1.4.2 云任务分配研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4.3 云任务分配目前亟待解决问题 | 第14页 |
| 1.5 CLOUDSIM仿真云平台 | 第14-19页 |
| 1.5.1 平台简介 | 第14-15页 |
| 1.5.2 平台体系结构 | 第15-16页 |
| 1.5.3 平台的技术实现 | 第16-17页 |
| 1.5.4 平台的使用 | 第17-19页 |
| 1.5.5 平台的扩展使用 | 第19页 |
| 1.6 本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.6.1 研究主要内容 | 第19-20页 |
| 1.6.2 实现目标 | 第20页 |
| 1.7 本文创新点 | 第20页 |
| 1.8 论文组织结构 | 第20-21页 |
| 1.9 本章小结 | 第21-22页 |
| 2 K-means算法研究 | 第22-26页 |
| 2.1 聚类概述 | 第22-24页 |
| 2.1.1 聚类概念 | 第22页 |
| 2.1.2 聚类现状 | 第22-23页 |
| 2.1.3 聚类存在的问题 | 第23-24页 |
| 2.2 K-means算法简介 | 第24-25页 |
| 2.2.1 K-means算法 | 第24页 |
| 2.2.2 算法分析 | 第24页 |
| 2.2.3 算法改进空间 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 全局寻优策略研究 | 第26-31页 |
| 3.1 全局寻优策略概述 | 第26页 |
| 3.2 细菌觅食算法 | 第26-29页 |
| 3.2.1 细菌觅食算法概述 | 第26-29页 |
| 3.2.2 算法分析 | 第29页 |
| 3.3 粒子群优化算法 | 第29-30页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法概述 | 第29页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于K-means的混合优化聚类算法 | 第31-36页 |
| 4.1 算法的改进思想 | 第31页 |
| 4.2 基于K-means的混合优化算法 | 第31-32页 |
| 4.3 算法仿真 | 第32-34页 |
| 4.3.1 实验硬件环境 | 第32-33页 |
| 4.3.2 实验对比分析 | 第33-34页 |
| 4.4 性能分析 | 第34-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 5 基于改进K-Means的云计算任务调度算法 | 第36-40页 |
| 5.1 算法的改进思想 | 第36页 |
| 5.2 基于改进K-means的云计算任务调度算法 | 第36页 |
| 5.3 算法仿真 | 第36-39页 |
| 5.3.1 实验硬件环境 | 第36-37页 |
| 5.3.2 实验对比分析 | 第37-39页 |
| 5.4 性能分析 | 第39页 |
| 5.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 6 总结 | 第40-41页 |
| 7 展望 | 第41-42页 |
| 致谢 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 作者简介 | 第46页 |