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 |