| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·校园网络现状 | 第11-14页 |
| ·校园网的功能 | 第11-12页 |
| ·校园网络的组成 | 第12页 |
| ·校园网的瓶颈 | 第12-14页 |
| ·负载均衡 | 第14-18页 |
| ·负载均衡的定义 | 第14页 |
| ·网络负载均衡的优点 | 第14页 |
| ·负载均衡策略选择 | 第14-18页 |
| ·本文的章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 常用负载均衡算法相关理论和研究 | 第19-25页 |
| ·轮循算法 | 第19-21页 |
| ·最少连接算法 | 第21页 |
| ·目的地址哈希散列算法 | 第21-22页 |
| ·随机算法 | 第22页 |
| ·动态反馈负载均衡算法 | 第22-23页 |
| ·本章小节 | 第23-25页 |
| 第三章 一种改进的服务节点负载表示研究 | 第25-44页 |
| ·背景 | 第25页 |
| ·影响负载均衡的因素分析 | 第25-27页 |
| ·一种改进的节点负载表示研究 | 第27-29页 |
| ·输入指标 | 第27-28页 |
| ·服务器指标 | 第28页 |
| ·综合负载 | 第28-29页 |
| ·该负载表示的特点分析 | 第29-31页 |
| ·数据结构定义 | 第31-33页 |
| ·对比实验分析 | 第33-43页 |
| ·与CPU作为负载表示对比 | 第33-38页 |
| ·与以CPU和进程数作为负载表示对比 | 第38-40页 |
| ·与以CPU、进程数和内存占用率作为负载表示对比 | 第40-43页 |
| ·总结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于排队理论的自适应负载均衡算法研究 | 第44-64页 |
| ·背景 | 第44页 |
| ·排队论简介 | 第44-49页 |
| ·排队论基本模型 | 第44-48页 |
| ·M/M/l模型 | 第48-49页 |
| ·M/M/c模型 | 第49页 |
| ·排队理论负载均衡算法基本假设 | 第49-50页 |
| ·集群节点负载计算 | 第50-51页 |
| ·分配策略定义 | 第51-52页 |
| ·数据结构定义 | 第52-54页 |
| ·调度算法步骤 | 第54-56页 |
| ·对比实验 | 第56-63页 |
| ·同构环境 | 第57-59页 |
| ·异构环境 | 第59-63页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| 第五章 基于文化算法的自适应负载均衡算法研究 | 第64-85页 |
| ·文化算法(CULTURAL ALGORITHM) | 第64-69页 |
| ·遗传算法 | 第65页 |
| ·文化算法架构 | 第65-68页 |
| ·文化算法和遗传算法 | 第68-69页 |
| ·应用于负载均衡的文化算法 | 第69-76页 |
| ·群体个体定义 | 第69-70页 |
| ·适应度函数 | 第70-71页 |
| ·群体空间的进化 | 第71-73页 |
| ·知识空间结构 | 第73页 |
| ·接受函数accept() | 第73-74页 |
| ·知识空间的更新 | 第74-75页 |
| ·影响函数influence() | 第75-76页 |
| ·算法流程设计 | 第76页 |
| ·模拟试验 | 第76-84页 |
| ·服务器信息结构定义 | 第77-79页 |
| ·同构服务器实验 | 第79-81页 |
| ·异构服务器实验 | 第81-84页 |
| ·总结 | 第84-85页 |
| 第六章 课题总结 | 第85-87页 |
| ·个人工作总结 | 第85页 |
| ·未来的工作 | 第85-87页 |
| 结束语 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 参考文献 | 第89-92页 |
| 个人简历及发表的学术论文 | 第92页 |