基于进化多目标优化的云服务组合执行优化算法研究

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基于进化多目标优化的云服务组合执行优化算法研究

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基于进化多目标优化的云服务组合执行优化算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-15页
第一章绪论	第15-19页
1.1 研究背景	第15-16页
1.2 国内外研究现状	第16-17页
1.3 研究目的	第17页
1.4 本文主要工作	第17页
1.5 本文组织结构	第17-19页
第二章云计算技术概述	第19-27页
2.1 云计算相关介绍	第19-21页
2.1.1 云计算定义	第19页
2.1.2 云计算的体系结构	第19-21页
2.1.3 云计算的服务模型	第21页
2.2 云计算任务调度	第21-24页
2.2.1 任务调度概述	第21-22页
2.2.2 任务调度目标	第22-23页
2.2.3 任务调度特点	第23-24页
2.3 服务组合优化	第24-25页
2.3.1 服务组合优化的概念	第24页
2.3.2 服务组合优化的数学模型	第24页
2.3.3 Pareto最优解集	第24-25页
2.4 本章小结	第25-27页
第三章云环境下服务组合执行优化问题建模	第27-35页
3.1 调度模型	第27-30页
3.1.1 任务模型	第28-30页
3.1.2 云服务模型	第30页
3.1.3 图映射模型	第30页
3.2 目标函数	第30-32页
3.2.1 运行时间	第31-32页
3.2.2 运行费用	第32页
3.2.3 目标函数	第32页
3.3 模型求解流程	第32-33页
3.4 本章小结	第33-35页
第四章基于NSGAⅡ算法的服务组合优化方法	第35-43页
4.1 NSGAⅡ算法概述	第35-40页
4.1.1 快速非支配排序方法	第36页
4.1.2 拥挤度	第36-37页
4.1.3 精英策略	第37-38页
4.1.4 基因操作	第38-40页
4.2 NSGAⅡ算法流程	第40-41页
4.3 NSGAⅡ的算法实现	第41-42页
4.4 本章小结	第42-43页
第五章基于改进的MOEA/D算法的服务组合优化方法	第43-49页
5.1 MOEA/D算法概述	第43-45页
5.1.1 权向量生成方法	第43-44页
5.1.2 分解方法	第44-45页
5.2 MOEA/D算法流程	第45-46页
5.3 存在偏好的子问题分解模型	第46-47页
5.4 MOEA/D算法实现	第47-48页
5.5 本章小结	第48-49页
第六章实验结果及算法性能分析	第49-63页
6.1 实验参数设置	第49-50页
6.1.1 性能指标	第49-50页
6.1.2 实验拓扑图	第50页
6.2 实验结果及分析	第50-61页
6.2.1 基于NSGAⅡ的多目标遗传算法的实验结果	第50-54页
6.2.2 基于改进的MOEA/D的多目标遗传算法的实验结果	第54-57页
6.2.3 NSGAⅡ算法和改进的MOEA/D算法的对比实验分析	第57-61页
6.3 本章小结	第61-63页
第七章总结与展望	第63-65页
7.1 论文工作总结	第63页
7.2 展望	第63-65页
参考文献	第65-68页
致谢	第68-69页
作者简介	第69-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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