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云计算环境下任务调度算法的研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 主要内容及创新点第13-14页
    1.4 本文的结构安排第14-15页
第二章 云计算概述第15-29页
    2.1 云计算的分类第15-18页
        2.1.1 按服务类型分类第15-17页
        2.1.2 按服务对象分类第17-18页
    2.2 云计算的特征和优势第18-19页
        2.2.1 云计算的特征第18页
        2.2.2 云计算的优势第18-19页
    2.3 云计算的体系结构第19-21页
    2.4 云计算的实现机制第21-22页
    2.5 云计算的关键技术第22-24页
        2.5.1 虚拟化技术第22页
        2.5.2 分布式数据存储技术第22页
        2.5.3 分布式数据处理技术第22-24页
        2.5.4 分布式数据管理技术第24页
    2.6 云计算任务调度的体系第24-26页
        2.6.1 云任务调度的概念第24-25页
        2.6.2 云任务调度的主要流程第25页
        2.6.3 云任务调度的特点第25-26页
        2.6.4 云任务调度主要优化目标第26页
    2.7 云计算仿真器CloudSim简介第26-28页
        2.7.1 CloudSim体系结构第26-27页
        2.7.2 CloudSim的特性第27-28页
        2.7.3 CloudSim的仿真数据流程第28页
    2.8 本章小结第28-29页
第三章 云任务调度改进遗传算法第29-43页
    3.1 遗传算法简介第29-31页
        3.1.1 相关专业术语第29-30页
        3.1.2 遗传算法的优缺点第30-31页
        3.1.3 传统遗传算法的基本步骤第31页
    3.2 云任务调度相关描述第31-32页
        3.2.1 云任务的描述第32页
        3.2.2 虚拟机资源的描述第32页
    3.3 云任务调度改进遗传算法的设计第32-37页
        3.3.1 编码规则第33页
        3.3.2 适应度函数第33-34页
        3.3.3 轮盘赌选择操作第34页
        3.3.4 双点交叉操作第34-35页
        3.3.5 改进变异操作第35-36页
        3.3.6 云任务调度改进遗传算法的具体描述第36-37页
    3.4 仿真实验与分析第37-42页
        3.4.1 收敛速度方面的比较实验和结果分析第38-39页
        3.4.2 负载均衡方面的比较实验和结果分析第39-40页
        3.4.3 任务完成时间方面的比较实验和结果分析第40-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 云任务调度改进模拟退火算法第43-56页
    4.1 贪心算法简介第43页
        4.1.1 贪心算法基本思想第43页
        4.1.2 贪心算法的基本步骤第43页
    4.2 模拟退火算法简介第43-44页
        4.2.1 模拟退火算法的基本原理第44页
        4.2.2 模拟退火算法的基本步骤第44页
    4.3 云任务调度模型第44-47页
        4.3.1 云任务调度数学模型第44-45页
        4.3.2 与模型相关的属性及参数第45-47页
    4.4 云任务调度改进模拟退火算法的设计第47-51页
        4.4.1 编码解码与目标函数第47-48页
        4.4.2 用户QoS约束时间贪心策略第48-49页
        4.4.3 双点自交叉操作第49页
        4.4.4 云任务调度改进模拟退火算法的流程第49-51页
    4.5 仿真实验第51-55页
        4.5.1 评价指标第52页
        4.5.2 实验设计第52-54页
        4.5.3 结果分析第54-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 总结第56-57页
    5.2 展望第57-58页
参考文献第58-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间的研究成果第62-63页

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