分布式系统中的调度算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-35页 |
| ·研究背景 | 第13-17页 |
| ·高性能计算 | 第13-14页 |
| ·分布式系统 | 第14-15页 |
| ·任务调度问题 | 第15-17页 |
| ·相关工作与研究现状 | 第17-30页 |
| ·基于任务复制的算法 | 第17-22页 |
| ·基于遗传算法的算法 | 第22-27页 |
| ·其它相关工作 | 第27-30页 |
| ·现有算法的不足 | 第30-32页 |
| ·基于任务复制算法的不足 | 第30-31页 |
| ·基于遗传算法的不足 | 第31-32页 |
| ·论文主要工作及贡献 | 第32-33页 |
| ·论文结构 | 第33-35页 |
| 第二章 调度算法模型 | 第35-43页 |
| ·调度算法模型 | 第35-40页 |
| ·计算环境 | 第35-36页 |
| ·任务系统 | 第36-38页 |
| ·调度目标 | 第38-40页 |
| ·调度算法分类 | 第40-41页 |
| ·调度算法复杂性 | 第41-43页 |
| 第三章 基于任务复制的调度算法 | 第43-72页 |
| ·同构系统调度算法 | 第43-57页 |
| ·算法提出背景 | 第43-44页 |
| ·调度算法模型 | 第44-46页 |
| ·DCT算法 | 第46-52页 |
| ·算法复杂度分析 | 第52页 |
| ·仿真实验 | 第52-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| ·异构系统调度算法 | 第57-70页 |
| ·算法提出背景 | 第57-59页 |
| ·调度算法模型 | 第59-60页 |
| ·HCT算法 | 第60-64页 |
| ·算法复杂度分析 | 第64-65页 |
| ·仿真实验 | 第65-70页 |
| ·小结 | 第70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 第四章 自适应遗传调度算法 | 第72-88页 |
| ·算法提出背景 | 第72-73页 |
| ·调度算法模型 | 第73-74页 |
| ·SAGS算法 | 第74-85页 |
| ·算法描述 | 第74页 |
| ·编码解码方案 | 第74-78页 |
| ·种群初始化 | 第78-79页 |
| ·选择算子 | 第79-80页 |
| ·交叉算子 | 第80-82页 |
| ·变异算子 | 第82-85页 |
| ·仿真实验 | 第85-86页 |
| ·仿真环境 | 第85页 |
| ·仿真结果 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 基于知识的遗传调度算法 | 第88-112页 |
| ·基于知识的遗传调度算法 | 第88-101页 |
| ·算法提出背景 | 第88-89页 |
| ·调度算法模型 | 第89-90页 |
| ·KGS算法 | 第90-98页 |
| ·仿真实验 | 第98-101页 |
| ·小结 | 第101页 |
| ·改进的遗传调度算法 | 第101-111页 |
| ·算法提出背景 | 第101-102页 |
| ·调度算法模型 | 第102页 |
| ·CPGS算法 | 第102-108页 |
| ·仿真实验 | 第108-110页 |
| ·小结 | 第110-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 基于多种群及水平集的遗传调度算法 | 第112-121页 |
| ·算法提出背景 | 第112页 |
| ·调度算法模型 | 第112-113页 |
| ·MPLS算法 | 第113-117页 |
| ·算法描述 | 第113页 |
| ·编码解码方案 | 第113-114页 |
| ·种群初始化 | 第114-115页 |
| ·交叉和变异算子 | 第115页 |
| ·选择算子 | 第115-116页 |
| ·多种群进化 | 第116-117页 |
| ·仿真实验 | 第117-120页 |
| ·仿真环境 | 第117-118页 |
| ·仿真结果 | 第118-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第七章 全文总结 | 第121-124页 |
| ·工作总结 | 第121-122页 |
| ·进一步工作设想 | 第122-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 攻博期间取得的研究成果 | 第137页 |
