基于多目标优化的云计算资源调度算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 资源调度方法的相关概念及分类 | 第16-21页 |
| 1.2.1 资源调度方法的相关概念 | 第17-18页 |
| 1.2.2 资源自适应调度服务分类 | 第18-21页 |
| 1.3 资源管理技术的研究现状 | 第21-24页 |
| 1.3.1 基于动态资源的弹性自适应调度 | 第22-23页 |
| 1.3.2 基于云计算的资源优化技术 | 第23-24页 |
| 1.4 当前研究工作存在的问题 | 第24-25页 |
| 1.5 本文的主要研究内容及章节安排 | 第25-28页 |
| 第2章 面向生存性的自适应调度策略 | 第28-53页 |
| 2.1 引言 | 第28-29页 |
| 2.2 相关工作 | 第29-31页 |
| 2.2.1 响应式方法 | 第29-30页 |
| 2.2.2 主动式方法 | 第30-31页 |
| 2.3 云计算提供资源自适应调度的应用场景 | 第31-32页 |
| 2.3.1 资源自适应调度的系统结构 | 第31-32页 |
| 2.3.2 自适应调度方法描述 | 第32页 |
| 2.4 考虑多个关键指标的性能分析 | 第32-36页 |
| 2.4.1 灰色关联分析 | 第32-34页 |
| 2.4.2 考虑生存性的性能临界值 | 第34-36页 |
| 2.5 考虑不同粒度的自适应调度策略 | 第36-41页 |
| 2.5.1 弹性资源自适应调度算法 | 第36-39页 |
| 2.5.2 基于物理主机的粗粒度增加方法 | 第39页 |
| 2.5.3 基于虚拟机的细粒度增加方法 | 第39-40页 |
| 2.5.4 弹性资源自适应减少方法 | 第40页 |
| 2.5.5 自适应调度算法的性能分析 | 第40-41页 |
| 2.6 实验及结果分析 | 第41-52页 |
| 2.6.1 弹性资源自适应调度实验环境 | 第41-42页 |
| 2.6.2 性能评估基准及对比算法 | 第42-44页 |
| 2.6.3 弹性资源自适应调度实验结果 | 第44-52页 |
| 2.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第3章 考虑三阶段的多目标资源优化策略 | 第53-78页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 相关工作 | 第54-56页 |
| 3.2.1 预留策略 | 第54-55页 |
| 3.2.2 按需分配 | 第55-56页 |
| 3.3 云计算提供资源优化调度的应用场景 | 第56-58页 |
| 3.3.1 资源优化的系统结构 | 第56-57页 |
| 3.3.2 资源优化的调度过程 | 第57-58页 |
| 3.4 三阶段资源优化策略 | 第58-64页 |
| 3.4.1 基于混合线性规划的预留策略 | 第58-60页 |
| 3.4.2 基于指数平滑和WMA的组合预测 | 第60-62页 |
| 3.4.3 基于组合预测的多目标资源优化策略 | 第62-64页 |
| 3.4.4 资源优化算法的性能分析 | 第64页 |
| 3.5 实验及结果分析 | 第64-77页 |
| 3.5.1 资源优化实验环境 | 第65页 |
| 3.5.2 预留策略实验与结果分析 | 第65-68页 |
| 3.5.3 预测方法实验与结果分析 | 第68-71页 |
| 3.5.4 三阶段资源优化实验与结果分析 | 第71-77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的负载均衡策略 | 第78-96页 |
| 4.1 引言 | 第78-79页 |
| 4.2 相关工作 | 第79-81页 |
| 4.2.1 静态负载均衡算法 | 第79-80页 |
| 4.2.2 动态负载均衡算法 | 第80-81页 |
| 4.3 考虑资源利用率和能耗均衡的调度方法 | 第81-84页 |
| 4.3.1 熵值方法确定热点主机 | 第81-82页 |
| 4.3.2 基于熵值方法的负载均衡策略 | 第82-84页 |
| 4.4 基于粒子群算法的虚拟机放置策略 | 第84-87页 |
| 4.4.1 基于理想解的适应度函数 | 第85-86页 |
| 4.4.2 考虑双目标的粒子群算法 | 第86-87页 |
| 4.5 负载均衡算法的性能分析 | 第87页 |
| 4.6 实验及结果分析 | 第87-95页 |
| 4.6.1 负载均衡实验环境 | 第88页 |
| 4.6.2 性能评估基准 | 第88-89页 |
| 4.6.3 实验结果分析 | 第89-95页 |
| 4.7 本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 面向多目标优化的资源整合策略 | 第96-121页 |
| 5.1 引言 | 第96-97页 |
| 5.2 相关工作 | 第97-99页 |
| 5.2.1 动态资源调度策略 | 第97-98页 |
| 5.2.2 多目标资源优化策略 | 第98-99页 |
| 5.3 云计算提供资源整合过程的应用场景 | 第99-102页 |
| 5.3.1 资源整合调度过程 | 第99-100页 |
| 5.3.2 调度过程热点消除方法 | 第100-102页 |
| 5.4 基于多目标优化的资源整合策略 | 第102-110页 |
| 5.4.1 考虑两阶段的资源调度方法 | 第102-103页 |
| 5.4.2 多目标优化的资源整合策略 | 第103-107页 |
| 5.4.3 基于改进蚁群算法的虚拟机放置策略 | 第107-109页 |
| 5.4.4 资源整合算法的性能分析 | 第109-110页 |
| 5.5 实验及结果分析 | 第110-120页 |
| 5.5.1 资源整合实验环境 | 第110-113页 |
| 5.5.2 实验结果分析 | 第113-120页 |
| 5.6 本章小结 | 第120-121页 |
| 结论 | 第121-123页 |
| 参考文献 | 第123-134页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 个人简历 | 第137页 |
