基于多态蚁群算法的云计算节能资源调度
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究的背景 | 第8页 |
| 1.2 研究的意义 | 第8-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4. 本文的研究内容 | 第11-13页 |
| 2 云计算综述 | 第13-22页 |
| 2.1 云计算的概念 | 第13页 |
| 2.2 云计算的发展现状 | 第13-14页 |
| 2.3 云计算的架构 | 第14-21页 |
| 2.3.1 云计算体系结构 | 第14-16页 |
| 2.3.2 云计算技术架构 | 第16-17页 |
| 2.3.3 云计算的关键技术 | 第17-19页 |
| 2.3.4 云计算的服务模型 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 云计算资源调度的对比研究 | 第22-31页 |
| 3.1 云计算资源调度概述 | 第22-23页 |
| 3.2 云计算资源调度的目标 | 第23页 |
| 3.3 常用的资源调度算法对比研究 | 第23-29页 |
| 3.3.1 传统启发式算法 | 第24页 |
| 3.3.2 遗传算法 | 第24-26页 |
| 3.3.3 粒子群算法 | 第26-28页 |
| 3.3.4 蚁群算法 | 第28-29页 |
| 3.4 资源调度过程中的服务器负载均衡 | 第29-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 基于多态蚁群算法的虚拟机分配策略 | 第31-50页 |
| 4.1 蚁群算法 | 第31-34页 |
| 4.1.1 蚁群算法概述 | 第31-32页 |
| 4.1.2 蚁群算法的原理和数学模型 | 第32-34页 |
| 4.1.3 基本蚁群算法的优缺点 | 第34页 |
| 4.2 TSP问题的子空间搜索 | 第34-37页 |
| 4.3 多态蚁群算法 | 第37-39页 |
| 4.4 基于多态蚁群算法的节能资源调度策略 | 第39-49页 |
| 4.4.1 云计算环境下的能耗模型 | 第39-40页 |
| 4.4.2 云计算环境下的网络模型 | 第40-42页 |
| 4.4.3 主机性价比模型 | 第42-43页 |
| 4.4.4 基于多态蚁群算法的虚拟机的分配策略 | 第43-48页 |
| 4.4.5 数据中心运行过程中的负载均衡 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实验仿真与结果分析 | 第50-55页 |
| 5.1 CloudSim简介 | 第50页 |
| 5.2 实验环境和参数设置 | 第50-51页 |
| 5.3 试验仿真流程与结果分析 | 第51-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结和展望 | 第55-57页 |
| 6.1 论文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 下一步的研究工作和展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录A 作者在攻读学位期间内发表的论文目录 | 第60页 |
