云计算下基于蚁群优化算法的资源分配研究

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云计算下基于蚁群优化算法的资源分配研究

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云计算下基于蚁群优化算法的资源分配研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-14页
· 课题研究背景及意义	第10-11页
· 课题研究现状	第11-12页
· 本文的主要工作	第12-13页
· 本文的组织结构	第13-14页
第二章云环境下资源分配概述	第14-25页
· 资源分配理论基础	第14-18页
· 云计算资源管理体系	第14-16页
· 资源分配的定义	第16-17页
· 基于QoS的任务分类	第17-18页
· 资源分配相关技术	第18-21页
· 并行编程模式	第18-19页
· 虚拟化技术	第19-20页
· 负载均衡技术	第20-21页
· 常用算法	第21-23页
· 本章小结	第23-25页
第三章云计算环境下蚁群算法的优化	第25-37页
· 蚁群算法的数学模型	第25-28页
· 参数选定	第28-31页
· 蚁群算法的优化	第31-33页
· 全局信息素浓度强化	第31-32页
· 交叉变异操作	第32-33页
· 与其他算法融合	第33页
· 参数转化	第33-34页
· 实验仿真与分析	第34-36页
· 本章小结	第36-37页
第四章遗传算法和优化蚁群算法的融合	第37-45页
· 蚁群算法前期搜索存在的问题	第37-38页
· RAAG算法设计思路	第38页
· RAAG算法初期	第38-40页
· 遗传算法模型构建	第38-39页
· 遗传算法的流程	第39-40页
· RAAG算法的融合技术	第40-42页
· 融合点的确定	第40-41页
· 初始信息素转化	第41-42页
· RAAG算法后期	第42-43页
· 算法总流程	第43-44页
· 本章小结	第44-45页
第五章实验仿真及分析	第45-51页
· CloudSim简介	第45-46页
· 仿真实验	第46-50页
· 环境搭建	第46-47页
· 实验结果与分析	第47-50页
· 本章小结	第50-51页
第六章总结与展望	第51-53页
· 总结	第51页
· 展望	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-57页
附录	第57-58页
详细摘要	第58-60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。

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