| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 电力云计算研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 云计算系统研究 | 第11页 |
| 1.2.3 云计算任务调度算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织与安排 | 第13-14页 |
| 第2章 电力云计算介绍 | 第14-23页 |
| 2.1 云计算背景知识 | 第14-15页 |
| 2.2 云计算任务调度模型 | 第15-19页 |
| 2.2.1 MPI 任务调度模型 | 第16页 |
| 2.2.2 MapReduce 模型 | 第16-19页 |
| 2.3 电力云计算系统介绍 | 第19-22页 |
| 2.3.1 电网信息平台发展现状 | 第20-21页 |
| 2.3.2 面向智能电网的电力云计算架构 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于 MapReduce 模型的电力云任务调度系统 | 第23-32页 |
| 3.1 电力云任务调度的概念 | 第23页 |
| 3.2 电力云计算任务分类 | 第23-25页 |
| 3.3 电力云任务调度系统架构 | 第25-26页 |
| 3.4 电力云计算任务调度系统执行流程 | 第26-27页 |
| 3.5 电力云 MapReduce 任务调度模型 | 第27-31页 |
| 3.5.1 用户任务分解 | 第27-28页 |
| 3.5.2 MapReduce 任务调度模型 | 第28-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 电力云计算任务调度算法 | 第32-41页 |
| 4.1 引言 | 第32页 |
| 4.2 遗传算法介绍 | 第32-34页 |
| 4.2.1 遗传算法的概念 | 第33-34页 |
| 4.2.2 遗传算法的主要步骤 | 第34页 |
| 4.3 基于遗传算法的电力云计算任务调度算法 | 第34-40页 |
| 4.3.1 电力云计算任务调度分析 | 第34-35页 |
| 4.3.2 电力云计算环境下的任务调度模型 | 第35-37页 |
| 4.3.3 遗传算法实现 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第41-49页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 CloudSim 模拟器的体系结构 | 第41页 |
| 5.3 实验步骤 | 第41-43页 |
| 5.4 仿真实验结果分析 | 第43-48页 |
| 5.4.1 性能效益结果分析 | 第44-46页 |
| 5.4.2 综合效益结果分析 | 第46-48页 |
| 5.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 工作总结 | 第49页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |