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优化粒子群和蚁群算法的云计算任务调度研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
缩略词第13-14页
第一章 绪论第14-23页
    1.1 研究背景和意义第14-17页
    1.2 研究现状分析第17-20页
    1.3 论文主要工作第20页
    1.4 论文组织结构第20-23页
第二章 基于优先级的多级队列调度策略第23-31页
    2.1 云环境下的任务调度结构第23-24页
    2.2 多级队列调度策略第24-25页
    2.3 eMin-Min算法第25-28页
        2.3.1 Min-Min算法第26-27页
        2.3.2 改进Min-Min算法的eMin-Min算法第27-28页
    2.4 实验结果与分析第28-30页
    2.5 本章小结第30-31页
第三章 优化粒子群的云计算任务调度算法第31-50页
    3.1 智能优化算法简介第31-36页
    3.2 标准PSO算法第36-37页
    3.3 粒子编码及初始化第37-38页
        3.3.1 粒子编码第37-38页
        3.3.2 种群初始化第38页
        3.3.3 适应度函数第38页
    3.4 相关性PSO算法第38-43页
        3.4.1 Copula相关知识第39-40页
        3.4.2 CPSO算法第40-42页
        3.4.3 CPSO算法的粒子行为分析第42-43页
    3.5 CPSO算法的收敛性分析第43-45页
    3.6 带极值扰动的CPSO算法第45-46页
        3.6.1 极值扰动第45页
        3.6.2 EDCPSO算法第45-46页
    3.7 云计算任务调度中的多目标优化第46-47页
    3.8 实验结果与分析第47-49页
        3.8.1 实验结果第48-49页
        3.8.2 实验分析第49页
    3.9 本章小结第49-50页
第四章 融合粒子群和蚁群的云计算任务调度算法第50-65页
    4.1 粒子编码及初始化第51-52页
        4.1.1 粒子编码第51-52页
        4.1.2 种群初始化第52页
        4.1.3 适应度函数第52页
    4.2 PSO算法分析第52-53页
    4.3 ACO算法分析第53-55页
        4.3.1 信息素初始化第54页
        4.3.2 路径选择第54页
        4.3.3 更新信息素第54-55页
    4.4 融合PSO和ACO的PSACO2算法第55-58页
        4.4.1 PSACO2算法思想第55页
        4.4.2 PSACO2算法实现第55-58页
    4.5 PSACO2算法的复杂度分析第58-59页
    4.6 PSACO2算法的收敛性分析第59-62页
    4.7 实验结果与分析第62-64页
        4.7.1 实验结果第63-64页
        4.7.2 实验分析第64页
    4.8 本章小结第64-65页
第五章 云计算任务调度算法测试平台的实现第65-82页
    5.1 CloudSim简介第65-67页
        5.1.1 CloudSim体系结构第65-66页
        5.1.2 CloudSim技术实现第66-67页
    5.2 CloudSim的安装方法第67-69页
    5.3 CloudSim中任务调度算法的扩展第69-72页
    5.4 云计算任务调度算法测试平台的设计第72-79页
        5.4.1 功能描述第73-76页
        5.4.2 数据库设计第76-79页
    5.5 实验结果与分析第79-81页
        5.5.1 实验结果第79-80页
        5.5.2 实验分析第80-81页
    5.6 本章小结第81-82页
第六章 总结与展望第82-84页
    6.1 论文总结第82页
    6.2 研究展望第82-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-89页
攻读硕士期间发表的学术论文第89-90页
附录A 相关性粒子群算法的详细实现代码第90-92页
附录B 基于CloudSim仿真的详细实现代码第92-96页
附录C 实验设置的任务与资源的详细信息第96-98页

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