网格任务调度优化模型和算法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·国外的研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内的研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 2 网格计算概述 | 第18-30页 |
| ·网格的内涵 | 第18-21页 |
| ·网格的定义 | 第18-19页 |
| ·网格的特点 | 第19-20页 |
| ·网格的应用 | 第20-21页 |
| ·网格的研究分类 | 第21页 |
| ·网格亟待解决的问题 | 第21-23页 |
| ·网格计算体系结构 | 第23-29页 |
| ·五层沙漏结构 | 第24-26页 |
| ·开放网格服务体系结构（OGSA） | 第26-27页 |
| ·Web 服务资源框架（WSRF） | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 网格计算的任务调度和负载均衡 | 第30-48页 |
| ·网格计算中任务调度 | 第30-34页 |
| ·资源管理和任务调度 | 第30-31页 |
| ·任务调度的基本特征 | 第31-32页 |
| ·任务调度问题的定义 | 第32-33页 |
| ·Globus 网格资源管理分层模式 | 第33-34页 |
| ·网格计算中的负载均衡 | 第34-38页 |
| ·传输链路聚合 | 第34-35页 |
| ·更高层交换 | 第35-36页 |
| ·服务器群集解决方案 | 第36-37页 |
| ·带均衡策略的服务器群集 | 第37-38页 |
| ·几种常见的智能优化调度算法 | 第38-47页 |
| ·遗传算法 | 第39-42页 |
| ·模拟退火算法 | 第42-43页 |
| ·免疫克隆算法 | 第43-46页 |
| ·其他优化算法 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 4 基于并行遗传免疫克隆算法的任务调度 | 第48-54页 |
| ·问题的定义 | 第49页 |
| ·PGICA 算法模型 | 第49-50页 |
| ·PGICA 算法的收敛性分析 | 第50-51页 |
| ·PGICA 算法的算法的结构 | 第51页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于并行模拟退火克隆算法的任务调度 | 第54-63页 |
| ·网格资源优化模型 | 第54-55页 |
| ·PSACA 算法的结构与描述 | 第55-56页 |
| ·PSACA 算法的思想 | 第55页 |
| ·抗体编码及初始抗体群 | 第55页 |
| ·亲和度 | 第55-56页 |
| ·抗体克隆 | 第56页 |
| ·克隆变异算子 | 第56页 |
| ·克隆交叉算子 | 第56页 |
| ·克隆选择算子 | 第56页 |
| ·算法描述 | 第56-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·实验环境及参数选取 | 第57页 |
| ·实验结果 | 第57页 |
| ·结果分析 | 第57-59页 |
| ·PSACA 算法的主要源代码 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论及展望 | 第63-65页 |
| ·全文总结 | 第63页 |
| ·研究工作展望 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
