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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文工作
1.4 论文的组织结构
第2章 相关研究基础
2.1 云计算体系结构
2.2 云计算任务调度概述
2.2.1 云计算任务调度相关知识
2.2.2 云任务调度存在问题
2.3 云计算任务调度模型
2.4.1 传统任务调度算法
2.4.2 基于启发式算法的任务调度算法
2.5 共生演算法
2.5.1 共生演算法简介
2.5.2 共生演算法的性能分析
2.6 本章小结
第3章 基于聚类和改进共生演算法的独立任务调度
3.1 问题提出
3.2 算法模型
3.2.1 独立任务模型
3.2.2 云资源模型
3.2.3 任务执行时间模型
3.3 GISOS算法
3.3.1 潜在解的学习操作
3.3.2 改进的旋转学习寻优操作
3.3.3 数值实验
3.4 基于聚类操作和GISOS的调度算法
3.4.1 资源的重排序放置与任务的模糊聚类
3.4.2 任务编码
3.4.3 评价函数的设计
3.4.4 编码的合理化
3.4.5 更新操作的合理化
3.4.6 FIDSOS算法流程
3.5 仿真实验及分析
3.5.1 实验参数设置
3.5.2 实验结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于改进共生演算法的工作流任务调度
4.1 问题提出
4.2 算法模型
4.3 RQSOS算法
4.3.1 三角模糊数与种群差异度
4.3.2 趋向学习和交叉学习
4.3.3 数值实验
RQSOS
Rosenbrock
90
100 (2)
4.4 基于RQSOS的调度算法
4.4.1 染色体的合理化
4.4.2 任务优先级的设计
4.4.3 评价函数的设计
4.4.4 算法流程
4.5 仿真实验及分析
4.5.1 实验参数设置
4.5.2 实验结果分析
4.6 本章小结
第5章 结束语
5.1 总结
5.2 下一步工作展望
参考文献
致 谢
攻读学位期间取得的科研成果
