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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,点击这进入下载页面
 
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