基于混合粒子群算法的云数据中心任务智能调度方法

目录

声明

致谢

序言

1 引言

1.1 选题背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文组织结构

2 云数据中心调度模型建立

2.1 模型的构建原则和步骤

2.1.1 模型构建原则

2.1.2 模型构建步骤

2.2 云数据中心调度模型

2.2.1 目标函数

2.2.2 约束条件

2.3 本章小结

3 混合粒子群算法设计与实现

3.1 粒子群算法

3.1.1 粒子群算法的标准形式

3.1.2 粒子群算法优缺点分析

3.2 遗传算法

3.2.1 遗传算法的基本形式

3.2.2 遗传算法优缺点分析

3.3 模拟退火算法

3.3.1 模拟退火算法的标准形式

3.3.2 模拟退火算法优缺点分析

3.4 基于混合粒子群算法的智能优化算法

3.4.1 算法假设与前提条件

3.4.2 粒子群算法参数改进方案

3.4.3 粒子群算法遗传学改进方案

3.4.4 算法验证与性能分析

3.5 本章小结

4 云数据中心调度模型求解

4.1 实验数据集来源

4.2 实验参数设定

4.3 实验结果分析

4.4 本章小结

5 云数据中心智能调度系统设计与实现

5.1 系统介绍

5.2 相关技术

5.3 需求分析

5.3.1 功能性需求

5.3.2 非功能性需求

5.4 系统概要设计

5.4.1 系统模块划分

5.4.2 系统架构设计

5.5 系统详细设计

5.5.1 数据收集模块

5.5.2 请求调度模块

5.5.3 粒子群算法优化器模块

5.6 系统测试

5.6.1 测试环境

5.6.2 功能性测试

5.6.3 非功能性测试

5.7 本章小结

6 结论

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

附录 A

索引

作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果

独创性声明

学位论文数据集