基于CloudSim平台的云资源调度策略研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文的主要工作及结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 云计算资源调度关键技术 | 第15-27页 |
| 2.1 云计算资源调度概述 | 第15-18页 |
| 2.1.1 云计算资源调度模型 | 第15-17页 |
| 2.1.2 云计算资源调度的性能指标 | 第17-18页 |
| 2.2 云计算任务分配问题 | 第18-20页 |
| 2.2.1 云计算任务分配研究内容 | 第18-19页 |
| 2.2.2 云计算任务分配常见算法 | 第19-20页 |
| 2.3 云计算虚拟机迁移问题 | 第20-23页 |
| 2.3.1 虚拟机迁移技术 | 第20-22页 |
| 2.3.2 虚拟机迁移常见算法 | 第22-23页 |
| 2.4 云计算仿真平台CloudSim | 第23-26页 |
| 2.4.1 CloudSim架构 | 第23-25页 |
| 2.4.2 CloudSim仿真流程 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于优化的蚁群算法的云任务分配策略 | 第27-38页 |
| 3.1 蚁群算法简介 | 第27-29页 |
| 3.1.1 蚁群算法原理 | 第27-28页 |
| 3.1.2 蚁群算法特点 | 第28-29页 |
| 3.2 任务分配模型建立 | 第29-31页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.2.2 相关参数的定义 | 第30-31页 |
| 3.3 基于优化的蚁群算法的任务分配算法 | 第31-33页 |
| 3.3.1 算法执行步骤 | 第31-32页 |
| 3.3.2 算法流程设计 | 第32-33页 |
| 3.4 实验设计及结果分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 实验参数设置 | 第33-34页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于灰色预测模型的虚拟机迁移算法 | 第38-50页 |
| 4.1 灰色预测模型GM(1,1) | 第38-41页 |
| 4.1.1 GM(1,1)预测算法 | 第38-39页 |
| 4.1.2 GM(1,1)模型适用范围 | 第39-41页 |
| 4.2 虚拟机迁移模型建立 | 第41-43页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第41页 |
| 4.2.2 相关变量定义 | 第41-43页 |
| 4.3 算法分析与设计 | 第43-46页 |
| 4.3.1 算法执行过程 | 第43-44页 |
| 4.3.2 算法流程设计 | 第44-46页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第46-49页 |
| 4.4.1 实验参数设置 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
