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云环境下基于多目标优化的任务调度策略研究

摘要第3-4页
abstract第4-5页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景和课题研究意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 课题研究意义第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
        1.2.1 任务调度算法研究现状第12-14页
        1.2.2 多目标优化调度算法的研究现状第14页
    1.3 论文主要研究内容第14-15页
    1.4 本文组织结构第15-17页
第2章 云计算相关内容概述第17-26页
    2.1 云计算简介第17-20页
        2.1.1 云计算定义与特点第17-18页
        2.1.2 云计算的体系结构第18-20页
    2.2 云计算中任务调度第20-22页
        2.2.1 任务调度的定义第20-21页
        2.2.2 任务调度的特点第21页
        2.2.3 任务调度的目标第21-22页
        2.2.4 任务调度中存在的问题第22页
    2.3 云计算中任务调度算法第22-25页
        2.3.1 传统的任务调度算法第22-23页
        2.3.2 Hadoop中的任务调度算法第23-24页
        2.3.3 智能启发任务调度算法第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 基于改进蚁群算法的多目标优化云计算任务调度策略第26-45页
    3.1 基本蚁群算法第26-32页
        3.1.1 蚁群算法概述第26页
        3.1.2 蚁群算法基本原理第26-29页
        3.1.3 蚁群算法的数学模型第29-31页
        3.1.4 蚁群算法的具体实现第31-32页
    3.2 云计算多目标优化的任务调度模型第32-37页
        3.2.1 云计算任务调度相关概念的数学定义第33-34页
        3.2.2 相关优化目标函数的定义第34-36页
        3.2.3 多目标转化为单目标问题的处理第36-37页
    3.3 基于改进蚁群算法的多目标优化云计算任务调度策略设计第37-44页
        3.3.1 多目标优化任务调度结合蚁群算法的问题模型描述第38页
        3.3.2 信息素初始化的改进第38-39页
        3.3.3 概率转移规则的改进第39-40页
        3.3.4 启发函数定义的改进第40页
        3.3.5 信息素更新规则的改进第40-42页
        3.3.6 算法的迭代终止条件设计第42页
        3.3.7 算法具体流程描述第42-44页
    3.4 本章小结第44-45页
第4章 MO-ACO算法的参数设置研究第45-54页
    4.1 信息素启发因子α的研究与设定第45-47页
    4.2 期望启发因子β的研究与设定第47-49页
    4.3 参数q_0的研究与设定第49-50页
    4.4 信息素挥发因子ρ的研究与设定第50-51页
    4.5 蚂蚁个数的研究与设定第51-53页
    4.6 本章小结第53-54页
第5章 实验仿真与结果分析第54-65页
    5.1 实验环境简介第54-56页
        5.1.1 Cloudsim仿真平台的简介第54页
        5.1.2 Cloudsim平台的体系结构第54-55页
        5.1.3 Cloudsim仿真平台的搭建第55-56页
        5.1.4 Cloudsim核心类第56页
    5.2 实验环境设置第56-58页
    5.3 负载均衡的评价模型定义第58页
    5.4 实验结果与分析第58-64页
        5.4.1 任务完成时间实验对比分析第58-60页
        5.4.2 任务完成所需成本实验对比分析第60-62页
        5.4.3 系统负载均衡度实验对比分析第62-63页
        5.4.4 目标函数的权值影响的实验分析第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
第6章 总结及未来工作第65-67页
    6.1 工作总结第65-66页
    6.2 未来工作第66-67页
参考文献第67-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第73页

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