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基于改进蚁群算法的云计算平台资源分配策略研究

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基于改进蚁群算法的云计算平台资源分配策略研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 云计算及其资源分配概述第8-14页
  1.1 研究背景第8-9页
  1.2 研究现状第9-11页
  1.3 主要研究内容第11-12页
  1.4 本文的组织结构第12-14页
第2章 云计算及其资源分配概述第14-28页
  2.1 云计算概述第14-17页
    2.1.1 云计算概念第14页
    2.1.2 云计算体系结构第14-16页
    2.1.3 云计算的特点第16-17页
  2.2 云资源分配概述第17-23页
    2.2.1 云计算资源分配概念第17-18页
    2.2.2 云资源分配模型第18-20页
    2.2.3 云资源分配的评价指标第20-21页
    2.2.4 云资源分配的经典算法第21-23页
  2.3 蚁群算法第23-27页
    2.3.1 蚁群算法原理第23-25页
    2.3.2 利用蚁群算法求解TSP问题第25-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第3章 云资源分配中Berger模型的研究与应用第28-41页
  3.1 用户任务的服务质量第28-29页
  3.2 Berger模型综述第29-31页
    3.2.1 Berger模型简介第29-30页
    3.2.2 Berger模型的分配性正义原理第30-31页
  3.3 Berger模型在云资源分配中的可行性分析第31-32页
  3.4 基于Berger模型的云资源分配第32-34页
    3.4.1 一般期待的公平性约束第33页
    3.4.2 公平性评判第33-34页
  3.5 系统模型设计第34-40页
    3.5.1 资源模型第34-35页
    3.5.2 任务模型第35-37页
    3.5.3 建立映射结构第37-40页
    3.5.4 基于Berger模型的调度模型第40页
  3.6 本章小结第40-41页
第4章 基于公平性的蚁群算法的云资源分配方法第41-54页
  4.1 蚁群算法求解云计算资源分配第41-43页
  4.2 代价评估第43-46页
    4.2.1 虚拟机负载模型第43-44页
    4.2.2 任务代价模型第44-45页
    4.2.3 时间及成本约束函数第45-46页
  4.3 调度算法第46-50页
    4.3.1 初始化第46-47页
    4.3.2 蚂蚁转移概率第47-48页
    4.3.3 信息素的更新第48-49页
    4.3.4 算法终止第49页
    4.3.5 轮盘赌算法第49页
    4.3.6 评价指标第49-50页
  4.4 算法框架第50-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第5章 算法仿真与结果分析第54-67页
  5.1 CloudSim工作方式第54-55页
  5.2 CloudSim仿真流程第55-57页
  5.3 实验环境配置第57-58页
  5.4 实验设计及验证第58-66页
    5.4.1 类的设计第58-60页
    5.4.2 实验数据设计第60-63页
    5.4.3 实验结果及分析第63-66页
  5.5 本章小结第66-67页
结论第67-68页
参考文献第68-73页
致谢第73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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