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 |