| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11页 |
| ·本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 云计算概述 | 第13-25页 |
| ·云计算的定义及特点 | 第13-14页 |
| ·云计算的定义 | 第13页 |
| ·云计算的特点 | 第13-14页 |
| ·云计算与传统计算的区别 | 第14-16页 |
| ·云计算与网格计算的区别 | 第15页 |
| ·云计算与效用计算的区别 | 第15-16页 |
| ·云计算与并行计算的区别 | 第16页 |
| ·云计算的体系结构 | 第16-17页 |
| ·云计算服务层次 | 第17-19页 |
| ·基础设施即服务（IaaS） | 第18页 |
| ·平台即服务（PaaS） | 第18页 |
| ·软件即服务（SaaS） | 第18-19页 |
| ·云计算中的关键技术 | 第19-21页 |
| ·数据管理技术 | 第19页 |
| ·数据存储技术 | 第19页 |
| ·MapReduce 编程模型 | 第19-21页 |
| ·典型的云计算平台 | 第21-24页 |
| ·微软云计算 | 第21-22页 |
| ·Google 云计算 | 第22页 |
| ·IBM 云计算 | 第22-23页 |
| ·Amazon 云计算 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 云计算中的任务调度策略及优化算法 | 第25-35页 |
| ·任务调度的定义 | 第25-26页 |
| ·云计算中任务调度的目标 | 第26-28页 |
| ·任务调度算法研究 | 第28-34页 |
| ·即时模式中的任务调度算法 | 第28-30页 |
| ·批模式中的任务调度算法 | 第30-32页 |
| ·启发式调度算法 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于时间和成本约束的改进粒子群任务调度算法 | 第35-47页 |
| ·问题的提出 | 第35-36页 |
| ·粒子群算法 | 第36-38页 |
| ·粒子的编码与解码 | 第38-41页 |
| ·粒子群体初始化 | 第41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·粒子的速度和位置的更新 | 第42-43页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第43-46页 |
| ·实验仿真环境及算法设置 | 第43-44页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于资源预先分类的云计算任务调度算法 | 第47-56页 |
| ·问题的提出 | 第47-48页 |
| ·资源预先分类模型 | 第48-49页 |
| ·基于资源预先分类的 DFPSO 任务调度算法 | 第49-51页 |
| ·定义适应度函数 | 第49-50页 |
| ·更新粒子的速度与位置 | 第50-51页 |
| ·实验仿真与性能分析 | 第51-55页 |
| ·实验仿真环境及参数设置 | 第51-52页 |
| ·仿真结果与性能分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在读硕士期间发表论文情况 | 第63页 |