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基于改进的人工蜂群算法Docker Swarm集群调度方法设计与实现

摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
符号说明第14-15页
第一章 绪论第15-20页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 云计算研究现状第16-17页
    1.3 论文的主要内容和创新性成果第17-18页
        1.3.1 研究目的第17页
        1.3.2 研究意义第17-18页
    1.4 论文结构安排第18页
    1.5 本章小节第18-20页
第二章 相关技术介绍第20-33页
    2.1 虚拟化技术第20-23页
        2.1.1 虚拟机技术第20-21页
        2.1.2 容器技术第21-22页
        2.1.3 容器技术对比虚拟机技术第22-23页
    2.2 Docker容器第23-25页
        2.2.1 Docker容器特点第24-25页
        2.2.2 Docker容器集群第25页
    2.3 容器集群管理工具第25-30页
        2.3.1 各种容器集群管理工具第25-29页
        2.3.2 各平台简单比较第29-30页
    2.4 Swarm集群第30-32页
        2.4.1 Swarm集群各模块介绍第30-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 人工蜂群算法第33-42页
    3.1 人工蜂群算法基本理论第33-37页
        3.1.1 人工蜂群算法的生物背景第33-34页
        3.1.2 人工蜂群算法基本原理第34-35页
        3.1.3 人工蜂群算法的主要步骤第35-37页
    3.2 人工蜂群算法分析第37-38页
        3.2.1 人工蜂群算法参数分析第37页
        3.2.2 人工蜂群算法的算法时间复杂度分析第37-38页
    3.3 人工蜂群算法的改进第38-40页
        3.3.1 调整蜜源初始化方法第38页
        3.3.2 改进更新策略第38-39页
        3.3.3 改进调整策略第39页
        3.3.4 选择适应度函数第39页
        3.3.5 与其他算法融合第39-40页
    3.4 人工蜂群算法应用研究第40-41页
        3.4.1 神经网络训练第40页
        3.4.2 组合优化问题第40-41页
        3.4.3 电力系统优化第41页
        3.4.4 系统与工程设计第41页
    3.5 本章小结第41-42页
第四章 改进的Swarm集群调度策略第42-51页
    4.1 现有调度策略分析第42-45页
        4.1.1 Swarm内置调度策略第42-43页
        4.1.2 加权调度策略第43-44页
        4.1.3 静态资源平衡策略第44-45页
        4.1.4 动态加权调度策略第45页
    4.2 改进的权数计算方法第45-47页
        4.2.1 改进的静态资源平衡算法第46-47页
        4.2.2 改进的加权算法第47页
    4.3 改进的人工蜂群算法第47-49页
        4.3.1 引入最优解的新蜜源搜索方法第48页
        4.3.2 引入最优解的新蜜源生成方法第48-49页
    4.4 改进的调度策略流程第49-50页
    4.5 本章小结第50-51页
第五章 调度策略的实现与测试第51-68页
    5.1 云平台介绍第51-52页
    5.2 整体系统架构和实现第52-57页
        5.2.1 节点资源信息获取模块设计第52-56页
        5.2.2 集群调度模块设计第56-57页
    5.3 Swarm集群调度系统运行测试第57-67页
        5.3.1 实验环境搭建第57-59页
        5.3.2 系统运行测试第59页
        5.3.3 系统测试结果第59-67页
    5.4 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68-69页
    6.2 展望第69-70页
参考文献第70-76页
致谢第76-77页
攻读硕士期间取得的成果和参与的项目第77-78页
学位论文评阅及答辩情况表第78页

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