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Web层容器集群负载均衡中的Agent技术研究

中文摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·研究背景第8-9页
   ·研究现状第9-11页
     ·负载均衡研究现状第9页
     ·Agent的研究现状第9-11页
   ·课题研究重点第11页
   ·论文的组织第11-13页
第二章 负载均衡及 Agent相关背景第13-31页
   ·集群系统相关概念第13-16页
     ·概述第13-14页
     ·集群的体系结构第14-15页
     ·J2EE集群第15-16页
   ·负载均衡技术的研究第16-20页
     ·概述第16-17页
     ·负载均衡技术的分类第17-19页
     ·负载均衡算法的组成要素第19-20页
   ·Agent的基本理论第20-23页
     ·Agent的概念第20-21页
     ·Agent的结构第21-22页
     ·MAS系统第22-23页
   ·Agent的学习机制第23-25页
   ·Agent的强化学习第25-29页
     ·强化学习的概念第25-26页
     ·强化学习的机制第26-28页
     ·多Agent的强化学习第28-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 基于 MAS负载均衡模型的设计第31-37页
   ·模型的设计思路第31-34页
     ·设计问题的提出与分析第31-32页
     ·模型的结构设计第32-34页
   ·Agent的结构设计第34-35页
   ·Agent的功能设计第35-36页
     ·管理 Agent中各层功能的设计第35页
     ·负载 Agent中各层功能的设计第35-36页
   ·本章小结第36-37页
第四章 基于 MAS负载均衡模型的功能实现第37-47页
   ·管理 Agent的功能实现第37-39页
     ·定义层的功能实现第37页
     ·组织合作层的功能实现第37-39页
   ·负载Agent的功能实现第39-42页
     ·定义层的功能实现第39-40页
     ·组织合作层的功能实现第40-42页
   ·通讯层的功能实现第42页
   ·负载Agent的Q学习第42-45页
   ·Q学习的参数选择第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第五章 Web层容器集群下负载均衡模型的实现第47-59页
   ·Tomcat集群系统第47-50页
   ·系统实现第50-53页
     ·系统的整体架构第50-51页
     ·代码实现第51-53页
   ·性能评价第53-59页
     ·算法的性能分析第53页
     ·实验环境第53-54页
     ·测试过程第54-59页
第六章 结论第59-60页
   ·工作总结第59页
   ·展望第59-60页
参考文献第60-63页
攻读学位期间公开发表的论文第63-64页
攻读学位期间参与的项目第64-65页
致谢第65-66页
详细摘要第66-68页

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