基于IM-ACO算法的网格任务调度算法研究与实验
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·国内外发展现状 | 第9-13页 |
| ·课题研究目的、意义 | 第13页 |
| ·课题研究内容及论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 网格计算 | 第15-29页 |
| ·网格的基本概念 | 第15-18页 |
| ·网格的目的 | 第15-16页 |
| ·网格的意义 | 第16-17页 |
| ·网格计算的特点 | 第17-18页 |
| ·网格体系结构 | 第18-22页 |
| ·体系结构的概念 | 第18页 |
| ·五层沙漏结构 | 第18-20页 |
| ·开放网格服务体系结构OGSA | 第20-21页 |
| ·Web服务资源框架WSRF | 第21-22页 |
| ·Globus项目介绍 | 第22-25页 |
| ·Globus的起源和发展 | 第22页 |
| ·Globus体系结构 | 第22-25页 |
| ·网格任务调度 | 第25-29页 |
| ·网格任务调度的模型 | 第25页 |
| ·网格任务调度组织模式 | 第25-26页 |
| ·网格任务的调度过程 | 第26-27页 |
| ·网格任务调度面临的问题 | 第27-29页 |
| 第3章 蚁群算法和免疫算法 | 第29-41页 |
| ·蚁群算法及其现有改进工作 | 第29-33页 |
| ·AS算法描述 | 第29-32页 |
| ·算法特点 | 第32-33页 |
| ·蚁群改进算法及策略分析 | 第33-38页 |
| ·典型改进算法 | 第33-36页 |
| ·改进策略分析 | 第36-37页 |
| ·现有算法存在的问题 | 第37-38页 |
| ·免疫算法 | 第38-41页 |
| ·生物免疫系统概述 | 第38-39页 |
| ·人工免疫系统 | 第39-40页 |
| ·免疫与蚁群算法结合的优势 | 第40-41页 |
| 第4章 免疫-蚂蚁算法的网格任务调度 | 第41-50页 |
| ·网格任务调度的影响因素 | 第41-44页 |
| ·任务间约束DAG图 | 第41-42页 |
| ·任务时间属性 | 第42页 |
| ·数据传输延迟 | 第42-43页 |
| ·数据分配 | 第43-44页 |
| ·问题描述 | 第44页 |
| ·免疫-蚁群算法 | 第44-48页 |
| ·抗体间差异度量 | 第45页 |
| ·疫苗的提取 | 第45-46页 |
| ·交叉与变异 | 第46页 |
| ·对疫苗进行接种 | 第46页 |
| ·免疫选择 | 第46-47页 |
| ·蚁群融入抗体群 | 第47-48页 |
| ·网格任务调度算法过程 | 第48-50页 |
| 第5章 基于Simgid和TSP的仿真试验 | 第50-55页 |
| ·SimGrid仿真工具包 | 第50页 |
| ·实验仿真结果及其评价 | 第50-53页 |
| ·仿真环境 | 第50-51页 |
| ·具体的仿真方法 | 第51-53页 |
| ·仿真结果及其评价 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的学位论文 | 第61页 |
