基于免疫蚁群算法的云任务节能调度策略的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 以能耗为中心的调度 | 第10-12页 |
| 1.2.2 以性能为中心的调度 | 第12页 |
| 1.2.3 以服务质量为中心的调度 | 第12-13页 |
| 1.3 课题主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第14-15页 |
| 第2章 云计算任相关介绍 | 第15-23页 |
| 2.1 云计算介绍 | 第15-20页 |
| 2.1.1 云计算概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 体系结构 | 第16-17页 |
| 2.1.3 关键技术 | 第17-20页 |
| 2.2 云计算任务调度策略 | 第20-21页 |
| 2.2.1 顺序调度算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 Min-min算法 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 免疫蚁群算法底层模型研究 | 第23-31页 |
| 3.1 问题描述 | 第23页 |
| 3.2 模型建立 | 第23-30页 |
| 3.2.1 任务模型及执行时间模型 | 第23-26页 |
| 3.2.2 任务提交模型 | 第26页 |
| 3.2.3 能耗模型 | 第26-30页 |
| 3.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 免疫蚁群算法上层模型研究 | 第31-49页 |
| 4.1 问题描述 | 第31页 |
| 4.2 免疫蚁群算法 | 第31-48页 |
| 4.2.1 算法在云环境的可行性分析 | 第31-32页 |
| 4.2.2 算法的目标函数 | 第32页 |
| 4.2.3 蚁群算法 | 第32-40页 |
| 4.2.4 免疫算法与蚁群算法的衔接 | 第40页 |
| 4.2.5 免疫算法 | 第40-46页 |
| 4.2.6 信息素的映射 | 第46页 |
| 4.2.7 免疫蚁群的算法步骤及流程图 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第49-61页 |
| 5.1 Cloudsim介绍 | 第49-53页 |
| 5.1.1 Cloudsim调度场景的实现 | 第49-52页 |
| 5.1.2 实验环境配置 | 第52-53页 |
| 5.2 实验设计及验证 | 第53-60页 |
| 5.2.1 进行的实验 | 第53页 |
| 5.2.2 实验参数设置 | 第53-55页 |
| 5.2.3 实验结果及分析 | 第55-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
