基于混合遗传算法的异构网格任务调度
| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 网格与任务调度 | 第18-23页 |
| ·网格的概念及特点 | 第18页 |
| ·网格体系结构 | 第18-19页 |
| ·网格任务调度问题概述 | 第19-22页 |
| ·网格任务模型 | 第20-22页 |
| ·网格任务调度的目标 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 遗传算法理论 | 第23-30页 |
| ·遗传算法介绍 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的实现技术 | 第25-28页 |
| ·编码 | 第25-26页 |
| ·适应度函数 | 第26页 |
| ·遗传算子 | 第26-27页 |
| ·运行参数 | 第27-28页 |
| ·单亲遗传算法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的特点 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 两种基于DAG的网格任务调度算法 | 第30-40页 |
| ·基于DAG的网格任务调度模型 | 第30-33页 |
| ·任务模型 | 第30-31页 |
| ·目标系统模型 | 第31-33页 |
| ·基于传统遗传算法BGA的网格任务调度 | 第33-37页 |
| ·编码 | 第33页 |
| ·种群初始化 | 第33页 |
| ·适应度函数 | 第33-34页 |
| ·概率交叉算子 | 第34-35页 |
| ·选择和变异算子 | 第35-37页 |
| ·基于DLS算法的网格任务调度 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于混合遗传算法的网格任务调度 | 第40-60页 |
| ·基于预处理的种群初始化改进 | 第40-45页 |
| ·预处理种群初始化的基本思想和算法描述 | 第40-43页 |
| ·预处理种群初始化的示例及分析 | 第43-45页 |
| ·改进后的混合交叉算子 | 第45-49页 |
| ·混合交叉算子的基本思想 | 第46-47页 |
| ·混合交叉算子的算法描述 | 第47-48页 |
| ·混合交叉算子示例及分析 | 第48-49页 |
| ·改进后的动态变异算子 | 第49-54页 |
| ·动态变异算子的基本思想 | 第49-50页 |
| ·动态变异算子的算法描述 | 第50-52页 |
| ·动态变异算子示例及分析 | 第52-54页 |
| ·pDLS启发式算子 | 第54-57页 |
| ·pDLS启发式算子的基本思想 | 第54-55页 |
| ·pDLS启发式算子的算法描述 | 第55-56页 |
| ·pDLS启发式算子示例及分析 | 第56-57页 |
| ·基于混合遗传算法的DAG网格调度 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 实验分析 | 第60-75页 |
| ·实验环境 | 第60-63页 |
| ·DAG随机产生器 | 第60页 |
| ·目标系统随机产生器 | 第60-61页 |
| ·模拟实验环境 | 第61-63页 |
| ·算法改进部分实验分析 | 第63-69页 |
| ·种群初始化改进实验及分析 | 第63-65页 |
| ·交叉算子改进实验及分析 | 第65-66页 |
| ·变异算子改进实验及分析 | 第66-67页 |
| ·pDLS算子实验及分析 | 第67-69页 |
| ·算法综合性能实验分析 | 第69-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第七章 总结和展望 | 第75-77页 |
| ·总结 | 第75-76页 |
| ·展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 | 第82-83页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第83-84页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第84页 |
