基于混合蛙跳算法的云计算调度问题的研究
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1.绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 云计算技术平台研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 云计算调度策略研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第13页 |
| 1.4 论文结构及内容安排 | 第13-15页 |
| 2.云计算 | 第15-30页 |
| 2.1 云计算概念 | 第15-16页 |
| 2.2 云计算特点 | 第16-17页 |
| 2.3 云计算体系结构 | 第17-18页 |
| 2.4 云计算关键技术 | 第18-20页 |
| 2.5 云计算服务层次 | 第20-22页 |
| 2.6 云计算仿真器CloudSim | 第22-26页 |
| 2.6.1 CloudSim体系结构 | 第22-23页 |
| 2.6.2 CloudSim技术实现 | 第23-24页 |
| 2.6.3 CloudSim平台内部机制 | 第24-26页 |
| 2.7 云计算调度问题 | 第26-29页 |
| 2.7.1 云计算任务调度的概念 | 第26-27页 |
| 2.7.2 云计算任务调度的目标 | 第27-28页 |
| 2.7.3 云计算调度问题的数学模型 | 第28-29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 3.智能优化算法的介绍 | 第30-43页 |
| 3.1 模因算法 | 第30页 |
| 3.2 遗传算法 | 第30页 |
| 3.3 粒子群算法 | 第30-31页 |
| 3.4 人工鱼群算法 | 第31-35页 |
| 3.4.1 人工鱼群算法的基本思想 | 第31-32页 |
| 3.4.2 人工鱼群算法的行为描述 | 第32-34页 |
| 3.4.3 人工鱼群算法的算法流程 | 第34-35页 |
| 3.5 蛙跳算法的基本思想 | 第35-36页 |
| 3.6 SFLA在云计算调度问题中的实现步骤 | 第36-40页 |
| 3.6.1 种群初始化 | 第36-37页 |
| 3.6.2 子种群划分 | 第37-38页 |
| 3.6.3 局部搜索 | 第38-39页 |
| 3.6.4 全局搜索 | 第39-40页 |
| 3.7 蛙跳算法的参数设置 | 第40-41页 |
| 3.8 蛙跳算法的优缺点 | 第41-42页 |
| 3.9 本章小结 | 第42-43页 |
| 4.混合蛙跳算法 | 第43-48页 |
| 4.1 蛙跳算法的改进策略 | 第43-44页 |
| 4.1.1 种群初始化的改进策略 | 第43页 |
| 4.1.2 局部搜索的改进策略 | 第43-44页 |
| 4.2 混合蛙跳算法的实现过程 | 第44-46页 |
| 4.2.1 算法参数设置 | 第44页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第44-45页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第45页 |
| 4.2.4 种群分组 | 第45页 |
| 4.2.5 局部搜索 | 第45-46页 |
| 4.2.6 全局混合操作 | 第46页 |
| 4.3 混合蛙跳算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 5.算法仿真实验与结果分析 | 第48-54页 |
| 5.1 实验环境配置 | 第48-49页 |
| 5.1.1 CloudSim环境配置步骤 | 第48-49页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 6.总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 论文总结 | 第54页 |
| 6.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |
