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云计算任务调度策略研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
目录第10-13页
图表目录第13-15页
第一章 绪论第15-31页
   ·研究背景和意义第15-19页
     ·“云计算”的概念第15-16页
     ·“云计算”的特征第16-17页
     ·云计算任务调度问题的研究意义第17-19页
   ·云计算技术和任务调度研究现状第19-26页
     ·国内外云计算技术平台研究现状第19-22页
     ·云计算任务调度研究现状第22-25页
     ·云计算任务调度需要关注的问题第25-26页
   ·本文的主要研究工作第26-28页
   ·论文的组织结构第28-31页
第二章 多QoS目标约束的云计算任务协同调度策略第31-51页
   ·引言第31-32页
   ·相关研究工作第32-34页
   ·M-QoS-OCCSM第34-37页
     ·多QoS目标约束条件形式化第34-36页
     ·M-QoS-OCCSM模型的提出第36-37页
   ·基于遗传算法的目标求解第37-40页
     ·进化算子设计第37-38页
     ·单目标约束转化第38-40页
     ·目标求解第40页
   ·实验测试与性能分析第40-49页
     ·实验环境第40-43页
     ·实验设置第43-44页
     ·实验过程第44-46页
     ·实验测试结果及分析第46-49页
   ·本章小结第49-51页
第三章 基于遗传-蚁群算法的云计算任务调度策略第51-73页
   ·引言第51-53页
   ·相关研究工作第53-54页
   ·相关知识介绍第54-57页
     ·遗传算法第55-56页
     ·蚁群算法第56-57页
   ·G-ACOTSS调度策略第57-65页
     ·相关约定第57-58页
     ·基于遗传算法的全局快速搜索第58-63页
     ·基于蚁群优化算法的精确求解第63-65页
   ·实验测试与性能分析第65-71页
     ·实验环境第65-66页
     ·参数设置第66-67页
     ·实验测试结果及分析第67-71页
   ·本章小结第71-73页
第四章 服务成本驱动的云计算任务调度策略第73-93页
   ·引言第73-75页
   ·相关研究工作第75-77页
   ·服务成本驱动的云计算任务调度策略(C-DTSS)第77-81页
     ·相关符号说明第77-78页
     ·调度目标第78-81页
     ·C-DTSS调度模型第81页
   ·基于遗传算法的调度目标求解第81-84页
     ·初始化种群第82-83页
     ·适应度函数第83页
     ·遗传迭代操作第83-84页
     ·算法终止第84页
   ·实验测试与性能分析第84-91页
     ·实验环境第84-86页
     ·实验环境部署与参数设置第86-88页
     ·实验测试结果及分析第88-91页
   ·本章小结第91-93页
第五章 一种云计算环境下的任务调度体系架构第93-116页
   ·引言第93-95页
   ·云计算环境下的任务调度体系架构第95-101页
     ·云计算环境下的任务调度体系架构基本原理图第95-97页
     ·云计算环境下的任务调度执行流程第97-99页
     ·引入副本机制的云计算任务调度执行流程第99-101页
   ·云计算环境下的动态副本管理策略第101-109页
     ·问题的提出第101-102页
     ·相关工作第102-103页
     ·网络结构第103-104页
     ·DRMS副本管理策略第104-109页
   ·实验测试与性能分析第109-115页
     ·实验环境第109页
     ·实验测试结果及分析第109-115页
   ·本章小结第115-116页
总结与展望第116-119页
 全文工作总结第116-118页
 未来研究工作展望第118-119页
参考文献第119-135页
攻读博士学位期间取得的研究成果第135-137页
致谢第137-139页
附件第139页

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