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网络计算中任务分配与调度的遗传算法研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-27页
   ·研究背景第11-14页
     ·网络计算第11-12页
     ·任务分配与调度第12-14页
   ·相关工作与研究现状第14-20页
     ·经典调度理论第14-16页
     ·基于模拟退火的方法第16-17页
     ·基于进化计算的方法第17-19页
     ·其它相关工作第19-20页
   ·现有方法的不足第20-22页
   ·进化计算第22-23页
   ·研究目标与内容第23-25页
   ·论文结构第25-26页
   ·记号与约定第26-27页
第二章 网络计算中任务分配与调度问题的计算模型第27-33页
   ·影响因素第27-31页
     ·任务间约束关系第27-29页
     ·任务时间属性第29-30页
     ·数据传输延迟第30页
     ·数据分配第30-31页
   ·调度分类与问题复杂性第31-33页
第三章 同构系统中任务分配与调度的遗传算法第33-50页
   ·问题描述第33-36页
     ·资源第33-34页
     ·任务第34-35页
     ·约束第35页
     ·优化目标第35-36页
   ·编码方式第36-39页
     ·编码选择第36页
     ·编码空间与问题空间第36-39页
   ·任务分配与调度的遗传算法第39-44页
     ·算法框架第39-40页
     ·初始种群构造第40-41页
     ·适应值计算第41-42页
     ·交叉算子第42-43页
     ·变异算子第43-44页
   ·仿真实验第44-46页
   ·控制参数设置第46-49页
     ·种群规模第46-47页
     ·内部交叉概率第47-48页
     ·迁移概率第48-49页
   ·小结第49-50页
第四章 共同进化计算模型第50-67页
   ·共同进化第50-51页
   ·共同进化计算模型第51-54页
     ·共同进化计算模型第51-52页
     ·种群间作用方式第52-53页
     ·代表选择第53-54页
     ·适应值计算第54页
   ·算法分析第54-59页
     ·按比例选择对个体的作用第55-57页
     ·按比例选择对模式的作用第57-58页
     ·交叉与变异对模式的作用第58-59页
   ·一个例子第59-65页
     ·NK模型第59-60页
     ·算法第60-61页
     ·适应值计算第61-62页
     ·仿真实验与分析第62-65页
   ·小结第65-67页
第五章 同构系统中独立多任务分配与调度的共同进化算法第67-75页
   ·问题描述第67-68页
   ·独立多任务分配与调度的共同进化算法第68-71页
     ·算法框架第69-70页
     ·适应值计算第70-71页
   ·仿真实验第71-74页
     ·参数设置第72页
     ·结果与分析第72-74页
   ·小结第74-75页
第六章 异构计算中任务分配与调度的遗传算法第75-90页
   ·异构计算第75-76页
   ·固定网络延迟的任务分配与调度第76-81页
     ·问题描述第76-77页
     ·算法第77-78页
     ·仿真分析第78-81页
   ·异构计算环境中的任务分配与调度第81-83页
     ·问题描述第81页
     ·算法第81-82页
     ·仿真实验第82-83页
   ·独立多任务的分配与调度第83-89页
     ·问题描述第84页
     ·分配与调度的共同进化算法第84-85页
     ·仿真实验第85-89页
   ·小结第89-90页
第七章 结束语第90-93页
   ·工作总结第90-91页
   ·进一步的工作第91-93页
致谢第93-95页
攻读博士学位期间发表及录用的论文第95-96页
参考文献第96-105页
附录A: 插图索引第105-107页
附录B: 表格索引第107-108页
附录C: 网络计算的基本概念第108-112页
 C. 1 网络计算第108-109页
 C. 2 网络计算模型分类第109-111页
 C. 3 网络计算的研究内容第111-112页
附录D: 分配与调度实现示例第112-114页

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