基于协同演化算法的云计算资源调度的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 云计算的概念 | 第11-12页 |
| 1.2 研究背景和意义 | 第12-14页 |
| 1.3 国内外的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 云计算的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 云计算的调度算法的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究工作 | 第16页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 云计算与协同演化算法 | 第18-31页 |
| 2.1 云计算体系架构介绍 | 第18-21页 |
| 2.1.1 Iaa S | 第19-20页 |
| 2.1.2 Paa S | 第20页 |
| 2.1.3 Saa S | 第20-21页 |
| 2.2 云计算的四种模式 | 第21-23页 |
| 2.2.1 私有云 | 第21-22页 |
| 2.2.2 公有云 | 第22页 |
| 2.2.3 社区云 | 第22-23页 |
| 2.2.4 混合云 | 第23页 |
| 2.3 虚拟化 | 第23-26页 |
| 2.3.1 虚拟化介绍 | 第24页 |
| 2.3.2 虚拟化技术的常见类型 | 第24-26页 |
| 2.4 云计算任务调度的相关研究 | 第26-28页 |
| 2.4.1 云计算任务调度的描述 | 第26-27页 |
| 2.4.2 传统型的调度算法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 启发式的任务调度算法 | 第28页 |
| 2.5 协同演化算法 | 第28-30页 |
| 2.5.1 协同演化理论的介绍 | 第29页 |
| 2.5.2 协同演化算法 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进的合作型协同演化调度算法 | 第31-52页 |
| 3.1 多目标优化 | 第31-33页 |
| 3.1.1 Pareto最优解 | 第31-33页 |
| 3.1.2 多目标优化算法 | 第33页 |
| 3.2 理论基础 | 第33-40页 |
| 3.2.1 差分进化算法 | 第33-36页 |
| 3.2.2 田口方法 | 第36-40页 |
| 3.3 具有时序约束的任务调度问题的建模 | 第40-43页 |
| 3.3.1 问题描述 | 第40-42页 |
| 3.3.2 费用和时间模型 | 第42-43页 |
| 3.4 个体编码和演化操作的设计 | 第43-48页 |
| 3.4.1 个体的编码方式 | 第43-44页 |
| 3.4.2 变异操作 | 第44-45页 |
| 3.4.3 交叉操作 | 第45-46页 |
| 3.4.4 产生优良个体操作的设计 | 第46-48页 |
| 3.5 改进的合作型协同演化算法 | 第48-51页 |
| 3.5.1 针对多目标优化的协同演化算法 | 第48-50页 |
| 3.5.2 算法的整体描述 | 第50-51页 |
| 3.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于竞争型协同免疫算法的工作流调度 | 第52-68页 |
| 4.1 免疫算法的介绍 | 第52-54页 |
| 4.1.1 免疫原理 | 第52-53页 |
| 4.1.2 免疫算法基础 | 第53-54页 |
| 4.2 数据本地性 | 第54-58页 |
| 4.2.1 Map Reduce与数据位置 | 第55-56页 |
| 4.2.2 Dryad与数据位置 | 第56-58页 |
| 4.3 工作流调度问题的建模 | 第58-61页 |
| 4.4 个体的交叉和变异操作 | 第61-63页 |
| 4.4.1 个体的编码方式 | 第61-62页 |
| 4.4.2 交叉操作 | 第62-63页 |
| 4.4.3 变异操作 | 第63页 |
| 4.5 竞争型协同免疫调度算法 | 第63-67页 |
| 4.5.1 竞争型种群增长模型 | 第63-64页 |
| 4.5.2 竞争模式 | 第64-66页 |
| 4.5.3 算法的整体描述 | 第66-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 仿真实验与结果分析 | 第68-77页 |
| 5.1 Cloud Sim介绍 | 第68-71页 |
| 5.2 针对ICCGA算法的实验 | 第71-73页 |
| 5.2.1 模拟器的参数设定 | 第71页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第71-73页 |
| 5.3 针对CCIGA算法的实验 | 第73-76页 |
| 5.3.1 模拟器参数设定 | 第73-74页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第77页 |
| 6.2 课题展望 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
