基于蚁群算法的云计算资源负载均衡调度算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 概述 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要研究内容和意义 | 第9页 |
| ·本文的组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 云计算与负载均衡 | 第11-22页 |
| ·云计算 | 第11-12页 |
| ·负载均衡 | 第12-17页 |
| ·负载均衡概述 | 第12页 |
| ·负载均衡算法分类 | 第12-14页 |
| ·基本均衡算法介绍 | 第14页 |
| ·常用智能均衡算法介绍 | 第14-17页 |
| ·云计算的负载均衡 | 第17-22页 |
| ·云计算调度模型和框架 | 第17-20页 |
| ·目前典型云计算平台的调度策略 | 第20-22页 |
| 第三章 蚁群算法 | 第22-31页 |
| ·概述 | 第22-23页 |
| ·基本原理 | 第23-25页 |
| ·算法主要组成部分 | 第25-30页 |
| ·信息素模型 | 第25-26页 |
| ·解的构造过程 | 第26页 |
| ·解的局部搜索 | 第26页 |
| ·信息素的更新 | 第26-27页 |
| ·算法框架 | 第27-30页 |
| ·算法的特点 | 第30-31页 |
| 第四章 云平台下的蚁群算法调度 | 第31-40页 |
| ·概述 | 第31页 |
| ·算法的调度模型 | 第31-33页 |
| ·云计算的三层调度模型 | 第31-32页 |
| ·元任务 | 第32-33页 |
| ·负载模型 | 第33-35页 |
| ·虚拟机(VM)负载模型 | 第33-34页 |
| ·物理机(PM)的20-80负载评估模型 | 第34页 |
| ·进程迁移和虚拟机迁移 | 第34-35页 |
| ·算法组成和算法基本思想 | 第35页 |
| ·蚁群算法信息素的设置和更新策略 | 第35-36页 |
| ·云计算下的蚁群均衡算法 | 第36-40页 |
| ·算法的调度过程 | 第36-38页 |
| ·算法伪码 | 第38-40页 |
| 第五章 算法性能评估 | 第40-45页 |
| ·算法评估指标 | 第40-41页 |
| ·对照算法 | 第41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-45页 |
| 第六章 总结和展望 | 第45-46页 |
| ·总结 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 附录 | 第50-55页 |
