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基于蚁群算法的云计算虚拟机分配问题研究

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基于蚁群算法的云计算虚拟机分配问题研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究的背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.2.1 虚拟机调度的研究现状第12-14页
    1.2.2 蚁群算法的研究现状第14页
  1.3 本文的主要研究内容第14-16页
  1.4 论文结构安排第16-18页
第二章 相关技术与理论基础第18-34页
  2.1 云计算技术第18-27页
    2.1.1 云计算的概念第18-21页
    2.1.2 云计算的分类第21-23页
    2.1.3 云计算的关键技术第23-26页
    2.1.4 MapReduce框架体系及其应用第26-27页
  2.2 蚁群算法第27-33页
    2.2.1 蚁群算法的基本思想第27-29页
    2.2.2 蚁群算法在经典QAP问题的应用第29-32页
    2.2.3 蚁群算法的特点第32-33页
  2.3 本章小节第33-34页
第三章 分布式云系统中虚拟机调度策略第34-53页
  3.1 分布式云体系结构第34-36页
    3.1.1 集中式云计算体系第34-35页
    3.1.2 分布式云计算体系第35-36页
  3.2 树形网络拓扑结构第36-39页
  3.3 虚拟机调度策略第39-42页
    3.3.1 虚拟机调度模型第39-40页
    3.3.2 基于网络优化的虚拟机静态放置第40-41页
    3.3.3 虚拟机调度的算法第41-42页
  3.4 问题描述第42-47页
    3.4.1 问题引入第42-44页
    3.4.2 问题的设定第44-45页
    3.4.3 问题的可实施优化目标第45-46页
    3.4.4 虚拟机内部的约束条件第46-47页
  3.5 数学模型及定义第47-52页
    3.5.1 问题形式化第47-48页
    3.5.2 NP-难度证明第48-51页
    3.5.3 问题分析第51-52页
  3.6 本章小节第52-53页
第四章 最大最小蚁群算法实现虚拟机调度第53-72页
  4.1 基本的最大最小蚁群算法第53-55页
    4.1.1 最大最小蚁群算法的简介第53-54页
    4.1.2 最大最小蚁群算法的设计步骤第54-55页
  4.2 VMPDN的最大最小蚁群算法第55-65页
    4.2.1 VMPDN的算法思想第55-59页
    4.2.2 VMPDN的算法设计第59-60页
    4.2.3 算法初始位置选择策略第60-63页
    4.2.4 多精英信息素更新策略第63-65页
  4.3 VMDPN的局部搜索策略第65-67页
    4.3.1 VMPDN的双重变异搜索技术第65-66页
    4.3.2 K-NN搜索技术第66-67页
  4.4 并行加速策略第67-69页
  4.5 全局调度算法第69-71页
  4.6 本章小节第71-72页
第五章 算法性能与评估第72-88页
  5.1 算法性能及评估第72-81页
    5.1.1 调参及性能分析第72-76页
    5.1.2 算法的数值实验及分析第76-80页
    5.1.3 并行蚁群算法加速策略第80-81页
  5.2 系统实验分析第81-86页
    5.2.1 数据中心网络拓扑架构第81-83页
    5.2.2 实验结果及分析第83-86页
  5.3 本章小节第86-88页
第六章 总结与展望第88-90页
  6.1 本文工作总结第88-89页
  6.2 未来研究展望第89-90页
致谢第90-91页
参考文献第91-96页
攻读学位期间主要的研究成果第96-97页

本篇论文共97页,点击这进入下载页面
 
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