云计算环境下的负载平衡机制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-18页 |
| ·云的分类 | 第10-12页 |
| ·负载平衡模型的拓扑结构 | 第12-15页 |
| ·负载平衡算法分类 | 第15-17页 |
| ·负载平衡算法评判标准 | 第17页 |
| ·负载平衡机制性质 | 第17-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18页 |
| ·论文章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 负载平衡系统 | 第21-31页 |
| ·云计算体系结构 | 第21-24页 |
| ·云计算体系逻辑结构 | 第21-23页 |
| ·云计算技术体系结构 | 第23-24页 |
| ·负载平衡框架 | 第24-29页 |
| ·信息处理 | 第25-26页 |
| ·协调策略 | 第26页 |
| ·负载平衡算法 | 第26-27页 |
| ·迁移策略 | 第27-28页 |
| ·通信模块 | 第28-29页 |
| ·负载平衡全过程 | 第29页 |
| ·小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于模糊C均值的负载平衡机制 | 第31-53页 |
| ·粒子群算法 | 第31-33页 |
| ·模糊聚类算法 | 第33页 |
| ·负载平衡拓扑结构 | 第33-35页 |
| ·信息处理 | 第35-40页 |
| ·信息采集 | 第35-36页 |
| ·消息处理 | 第36页 |
| ·规则库 | 第36-39页 |
| ·推理机 | 第39-40页 |
| ·数据库 | 第40页 |
| ·协调策略 | 第40-41页 |
| ·迁移策略 | 第41-44页 |
| ·实验与分析 | 第44-50页 |
| ·小结 | 第50-53页 |
| 第4章 基于蜂群算法的负载平衡机制 | 第53-61页 |
| ·蜂群算法 | 第53页 |
| ·负载平衡拓扑机制 | 第53-54页 |
| ·请求分配 | 第54-56页 |
| ·实验与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于改进蜂群算法的负载平衡机制 | 第61-69页 |
| ·迁移策略 | 第61-62页 |
| ·实验与分析 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·论文总结 | 第69页 |
| ·进一步展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第77页 |
| 一、发表论文 | 第77页 |
| 二、参与课题 | 第77页 |
