| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 课题背景及其意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要研究内容和解决的问题 | 第14-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 Web服务集群的负载均衡技术 | 第18-35页 |
| 2.1 Web服务集群概述 | 第18页 |
| 2.2 负载均衡的原理 | 第18-19页 |
| 2.3 负载均衡的关键技术 | 第19-27页 |
| 2.4 负载均衡算法的分析 | 第27-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于遗传算法的服务集群负载均衡方法 | 第35-42页 |
| 3.1 遗传算法 | 第35-37页 |
| 3.1.1 遗传算法的概述 | 第35-36页 |
| 3.1.2 遗传算法的组成要素 | 第36-37页 |
| 3.2 滑动窗口技术 | 第37-38页 |
| 3.3 量化负载 | 第38-39页 |
| 3.4 自适应阈值算法 | 第39-41页 |
| 3.4.1 平均负载 | 第39-40页 |
| 3.4.2 重阈值和轻阈值 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于Mean-Variance模型的服务集群负载均衡的设计 | 第42-55页 |
| 4.1 Mean-Variance模型 | 第42-45页 |
| 4.2 负载均衡的编码机制设计 | 第45-47页 |
| 4.2.1 负载均衡编码的概述 | 第45-46页 |
| 4.2.2 构建三维十进制编码 | 第46-47页 |
| 4.3 基于Mean-Variance模型的适应度函数 | 第47-50页 |
| 4.3.1 负载状态指标 | 第47-48页 |
| 4.3.2 综合负载状态的评估 | 第48-49页 |
| 4.3.3 可接受分配的服务器 | 第49-50页 |
| 4.3.4 组合适应度函数 | 第50页 |
| 4.4 遗传操作设计 | 第50-52页 |
| 4.4.1 选择操作 | 第50-51页 |
| 4.4.2 交叉操作 | 第51-52页 |
| 4.4.3 变异操作 | 第52页 |
| 4.5 基于Mean-Variance模型的优化负载均衡的实现 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实验仿真设计及结果分析 | 第55-62页 |
| 5.1 实验目标模型 | 第55-56页 |
| 5.2 实验设计 | 第56页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 5.3.1 改变滑动窗口 | 第57-59页 |
| 5.3.2 改变迭代次数 | 第59-60页 |
| 5.3.3 改变任务并发数量 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第62-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第70页 |
