基于粒子群优化算法的云计算联盟负载均衡策略研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 云计算 | 第9-10页 |
| 1.1.2 OCCF | 第10-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-17页 |
| 2 理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 复杂网络与OCCF | 第17-21页 |
| 2.1.1 复杂网络的介绍 | 第17-20页 |
| 2.1.2 复杂网络与OCCF类比 | 第20-21页 |
| 2.2 移动智能主体机制下的OCCF | 第21-24页 |
| 2.2.1 移动智能主体技术 | 第21页 |
| 2.2.2 移动智能主体的优势 | 第21-22页 |
| 2.2.3 移动智能主体的技术原理 | 第22-23页 |
| 2.2.4 移动智能主体在OCCF中的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 OCCF模型 | 第25-33页 |
| 3.1 OCCF的建模基础 | 第25-26页 |
| 3.1.1 OCCF的管理域 | 第25-26页 |
| 3.1.2 OCCF的资源发现机制 | 第26页 |
| 3.2 F-OCCF模型 | 第26-31页 |
| 3.2.1 F-OCCF模型的层次与结构 | 第27-29页 |
| 3.2.2 F-OCCF模型的服务模式 | 第29页 |
| 3.2.3 F-OCCF模型的关键参数 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 OCCF的负载均衡策略 | 第33-47页 |
| 4.1 经典负载均衡策略 | 第33-37页 |
| 4.1.1 轮询 | 第33-34页 |
| 4.1.2 最小连接数 | 第34-36页 |
| 4.1.3 源地址哈希策略 | 第36-37页 |
| 4.2 PSO算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 PSO算法的思想 | 第37-39页 |
| 4.2.2 PSO算法的迭代过程 | 第39-40页 |
| 4.2.3 PSO算法的优势 | 第40-41页 |
| 4.3 基于PSO的OCCF负载均衡策略 | 第41-45页 |
| 4.3.1 OCCF负载均衡原理 | 第41页 |
| 4.3.2 OCCF负载均衡的目标 | 第41-43页 |
| 4.3.3 PSO在OCCF负载均衡中的应用 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 5 实验结果与分析 | 第47-61页 |
| 5.1 实验环境与参数比对 | 第47-55页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第47页 |
| 5.1.2 实验参数比对 | 第47-55页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 5.3 本章小结 | 第58-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-73页 |
