| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-12页 |
| 1.2 课题来源及本文主要工作 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.3.1 任务调度算法 | 第13-15页 |
| 1.3.2 资源调度算法 | 第15-19页 |
| 1.4 论文各章节安排 | 第19-21页 |
| 第2章 任务调度算法和资源调度算法 | 第21-29页 |
| 2.1 任务调度算法 | 第21-24页 |
| 2.1.1 基于经典调度策略 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于Min-Min和Max-Min算法 | 第22-24页 |
| 2.1.3 群智能优化算法 | 第24页 |
| 2.2 资源调度算法 | 第24-28页 |
| 2.2.1 主机状态判定算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 虚拟机放置算法 | 第25-27页 |
| 2.2.3 虚拟机选择算法 | 第27-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于混合群智能任务调度算法设计 | 第29-41页 |
| 3.1 云任务调度模型 | 第29-30页 |
| 3.2 混合群智能优化算法各部分介绍 | 第30-33页 |
| 3.2.1 蚁群优化算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 遗传算法 | 第32-33页 |
| 3.3 基于蚁群优化算法和遗传算法的混合算法设计 | 第33-36页 |
| 3.4 实验参数设置 | 第36页 |
| 3.5 实验设计与结果分析 | 第36-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 改进的资源调度算法设计 | 第41-51页 |
| 4.1 改进的虚拟机放置算法 | 第41-43页 |
| 4.2 改进的虚拟机选择算法 | 第43-44页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第44-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58页 |