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云环境下基于动态融合遗传蚁群算法的DAG任务调度研究
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云环境下基于动态融合遗传蚁群算法的DAG任务调度研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
第一章 绪论第10-19页
　　· 研究背景及意义第10-11页
　　· 国内外研究现状第11-17页
　　　　· 云计算研究现状第11-14页
　　　　· 云计算环境下任务调度策略的研究现状第14-17页
　　· 本论文的主要工作第17页
　　· 论文组织结构第17-19页
第二章 云计算环境下的工作流任务调度第19-24页
　　· 云计算环境下的任务调度模型第19-20页
　　· 云计算环境下的任务调度目标第20页
　　· 云计算环境下的任务调度流程第20-22页
　　· 云计算环境下的工作流任务调度算法第22页
　　· 云计算环境下的工作流任务模型第22-23页
　　· 本章小结第23-24页
第三章 基于改进的遗传算法对任务调度的研究第24-47页
　　· 遗传算法理论第24-26页
　　　　· 遗传算法介绍第24-25页
　　　　· 遗传算法的基本流程第25-26页
　　· 工作流任务模型以及更新策略第26-30页
　　　　· 工作流任务模型第27-28页
　　　　· 工作流任务图的更新策略第28-30页
　　· 资源模型第30-33页
　　　　· 资源模型理论第30-31页
　　　　· 资源聚类第31-33页
　　· 遗传算法的改进策略第33-41页
　　　　· 染色体编码第34-37页
　　　　· 初始化种群第37页
　　　　· 适应度函数第37-39页
　　　　· 选择操作第39页
　　　　· 交叉操作第39-40页
　　　　· 变异操作第40-41页
　　· 改进的遗传算法(E-GA)流程第41-43页
　　· 实验模拟及性能分析第43-46页
　　　　· 实验环境第43页
　　　　· 实验设置第43页
　　　　· 实验结果与分析第43-46页
　　· 本章小结第46-47页
第四章 基于改进的蚁群算法对任务调度的研究第47-62页
　　· 蚁群算法理论第47-49页
　　· 蚁群算法的数学模型以及流程第49-54页
　　　　· 蚁群算法的数学模型第49-52页
　　　　· 蚁群算法的流程第52-54页
　　· 蚁群算法的改进策略第54-58页
　　　　· 信息素的更新策略第54-55页
　　　　· 动态调整挥发系数ρ的策略第55-56页
　　　　· 改进蚁群算法的流程图第56-58页
　　· 实验模拟及性能分析第58-61页
　　　　· 实验环境第58页
　　　　· 实验设置第58页
　　　　· 实验结果与分析第58-61页
　　· 本章小结第61-62页
第五章 基于动态融合遗传蚁群算法的研究第62-68页
　　· 改进的遗传算法和蚁群算法的融合策略第62-63页
　　· 遗传算法与蚁群算法的融合第63-64页
　　· 融合算法中信息的传递第64-65页
　　· 动态融合算法的形式化描述第65-67页
　　· 本章小结第67-68页
第六章 实验仿真与结果分析第68-78页
　　· 基于CloudSim的任务调度仿真系统第68-71页
　　　　· 仿真环境介绍第68页
　　　　· 仿真平台CloudSim介绍第68-69页
　　　　· 仿真平台CloudSim的体系结构第69-70页
　　　　· 仿真平台CloudSim的流程第70-71页
　　· 基于CloudSim的任务调度仿真实验第71-73页
　　　　· CloudSim的环境配置第71-72页
　　　　· CloudSim的仿真流程第72-73页
　　· 实验模拟及性能分析第73-77页
　　　　· 实验环境第74页
　　　　· 实验设置第74页
　　　　· 实验结果与分析第74-77页
　　· 本章小结第77-78页
第七章 论文总结与展望第78-80页
　　· 论文总结第78页
　　· 后期展望第78-80页
参考文献第80-85页
致谢第85-86页
作者简介第86页

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