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云计算下任务调度算法的研究与实现
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云计算下任务调度算法的研究与实现
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-16页
1.1 研究背景和研究意义
第11-13页
1.1.1 研究背景
第11-13页
1.1.2 研究意义
第13页
1.2 国内外研究现状
第13-14页
1.3 研究目标和研究内容
第14-15页
1.4 论文结构
第15-16页
第二章 相关理论与技术
第16-30页
2.1 云计算概述
第16-18页
2.1.1 云计算概念
第16-17页
2.1.2 云计算特点
第17-18页
2.1.3 云计算架构
第18页
2.2 云环境任务调度
第18-23页
2.2.1 云任务调度模型
第18-21页
2.2.2 云任务调度过程
第21-22页
2.2.3 云计算任务调度评价指标
第22-23页
2.3 传统任务调度算法
第23-24页
2.3.1 Min-min算法
第23页
2.3.2 Max-min算法
第23-24页
2.3.3 Sufferage算法
第24页
2.4 启发式任务调度算法
第24-27页
2.4.1 遗传算法
第24-27页
2.4.2 蚁群算法
第27页
2.5 Cloud Sim
第27-29页
2.5.1 CloudSim功能特点
第27-28页
2.5.2 CloudSim体系结构
第28-29页
2.5.3 CloudSim工作模型
第29页
2.6 本章小结
第29-30页
第三章 基于预处理的分级任务调度策略
第30-52页
3.1 引言
第30-31页
3.2 问题模型
第31-33页
3.3 基于HEFT算法的任务调度策略
第33-38页
3.3.1 HEFT算法过程
第33-36页
3.3.2 基于HEFT的任务调度算法
第36-38页
3.3.3 算法分析
第38页
3.4 分级任务调度策略
第38-47页
3.4.1 资源预处理
第38-41页
3.4.2 预算和时间约束引入
第41-44页
3.4.3 分级调度
第44-45页
3.4.4 算法实现
第45-47页
3.5 实验与分析
第47-51页
3.5.1 成本
第47-48页
3.5.2 执行时间
第48-50页
3.5.3 加速比
第50-51页
3.6 本章小结
第51-52页
第四章 基于PSO算法优化的工作流任务调度模型
第52-71页
4.1 引言
第52-53页
4.2 问题模型
第53-56页
4.3 粒子群优化算法
第56-59页
4.3.1 PSO算法原理
第56-57页
4.3.2 基于粒子群优化的任务调度算法
第57-59页
4.3.3 算法分析
第59页
4.4 PSO算法优化
第59-64页
4.4.1 粒子编码方式
第59-60页
4.4.2 粒子的初始化操作改进
第60-61页
4.4.3 自适应函数设计
第61页
4.4.4 工作流任务模型处理
第61-63页
4.4.5 算法实现
第63-64页
4.5 实验与分析
第64-70页
4.5.1 工作流任务调度
第65-67页
4.5.2 独立任务调度
第67-69页
4.5.3 收敛性
第69-70页
4.6 本章小结
第70-71页
第五章 任务调度系统设计与实现
第71-79页
5.1 设计背景和设计目标
第71-72页
5.1.1 统一云管理平台简介
第71页
5.1.2 设计目标
第71-72页
5.2 任务调度系统
第72-76页
5.2.1 任务队列管理模块
第74-75页
5.2.2 任务调度模块
第75-76页
5.2.3 实时监控模块
第76页
5.3 系统测试
第76-78页
5.4 本章小结
第78-79页
第六章 总结和展望
第79-81页
6.1 总结
第79页
6.2 展望
第79-81页
致谢
第81-82页
参考文献
第82-87页
攻读硕士学位期间取得的成果
第87-88页
本篇论文共
88
页,
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。
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