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IaaS环境中科学工作流关键技术研究
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IaaS环境中科学工作流关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-12页
1 绪论第12-34页
　　1.1 相关研究背景第13-20页
　　　　1.1.1 科学工作流概述第13-16页
　　　　1.1.2 云计算技术概述第16-18页
　　　　1.1.3 IaaS与科学工作流第18-20页
　　1.2 国内外研究现状第20-28页
　　　　1.2.1 科学工作流定义与表示第20-21页
　　　　1.2.2 科学工作流调度算法第21-24页
　　　　1.2.3 科学工作流管理系统第24-26页
　　　　1.2.4 云计算概念发展历史第26-27页
　　　　1.2.5 科学计算云发展现状第27-28页
　　1.3 存在的问题与挑战第28-29页
　　1.4 主要工作及贡献第29-31页
　　1.5 论文结构安排第31-34页
2 IaaS环境工作流调度问题建模第34-41页
　　2.1 IaaS平台建模第34-35页
　　　　2.1.1 资源管理模型第34页
　　　　2.1.2 计费模型第34-35页
　　2.2 工作流调度问题第35-37页
　　　　2.2.1 工作流定义第35-36页
　　　　2.2.2 调度方案第36页
　　　　2.2.3 调度目标第36-37页
　　2.3 问题与挑战第37-40页
　　　　2.3.1 基于虚拟机的资源模型第37页
　　　　2.3.2 复杂的计费策略第37-39页
　　　　2.3.3 丰富数据共享选项第39-40页
　　2.4 本章小结第40-41页
3 预算约束条件下性能优先调度算法第41-57页
　　3.1 问题定义及假设第41-42页
　　3.2 算法设计第42-49页
　　　　3.2.1 基于列表的启发式算法第42-43页
　　　　3.2.2 IaaS平台扩展第43-44页
　　　　3.2.3 任务优先级排序第44-45页
　　　　3.2.4 启发式信息与最优服务选择第45-48页
　　　　3.2.5 BHI算法第48-49页
　　3.3 评估实验及结果第49-55页
　　　　3.3.1 实验环境及设置第49-51页
　　　　3.3.2 标准工作流调度效果比较第51-53页
　　　　3.3.3 生成工作流调度成功率比较第53-54页
　　　　3.3.4 生成工作流最优调度次数比较第54-55页
　　3.4 本章小结第55-57页
4 基于进化算法的时间-费用最小化调度算法第57-81页
　　4.1 问题定义第57页
　　4.2 多目标优化与进化算法第57-60页
　　4.3 算法设计第60-70页
　　　　4.3.1 调度方案编码第60-61页
　　　　4.3.2 种群初始化第61-63页
　　　　4.3.3 遗传算子设计第63-67页
　　　　4.3.4 适应度评估第67-69页
　　　　4.3.5 算法复杂度分析第69-70页
　　4.4 评估实验及结果第70-80页
　　　　4.4.1 实验环境及参数设置第70页
　　　　4.4.2 进化框架第70-71页
　　　　4.4.3 对比算法与性能指标第71-72页
　　　　4.4.4 算法复杂度对比第72-74页
　　　　4.4.5 标准工作流调度效果比较第74-77页
　　　　4.4.6 生成工作流调度效果比较第77-80页
　　4.5 本章小结第80-81页
5 针对多目标调度问题的元启发算法第81-102页
　　5.1 问题定义第81页
　　5.2 算法设计第81-93页
　　　　5.2.1 定义与记法第82-83页
　　　　5.2.2 算法流程第83-84页
　　　　5.2.3 调度方案表示第84-85页
　　　　5.2.4 种群初始化第85-86页
　　　　5.2.5 新个体生成过程第86-90页
　　　　5.2.6 适应度评估与环境选择第90页
　　　　5.2.7 ESC算法第90-91页
　　　　5.2.8 算法复杂度分析第91-93页
　　5.3 评估实验及结果第93-101页
　　　　5.3.1 对比算法与性能指标第93页
　　　　5.3.2 算法复杂度对比第93-94页
　　　　5.3.3 算法调度结果对比第94-99页
　　　　5.3.4 算法收敛速度对比第99-101页
　　5.4 本章小结第101-102页
6 Brick科学工作流工具包设计与实现第102-150页
　　6.1 设计动机第102-103页
　　6.2 功能概述第103-114页
　　　　6.2.1 脚本化工作流建模第104-108页
　　　　6.2.2 工作流调度与执行第108-110页
　　　　6.2.3 遗留计算代码优化第110-114页
　　6.3 系统设计第114-131页
　　　　6.3.1 总体设计第114-116页
　　　　6.3.2 工作流脚本化建模第116-119页
　　　　6.3.3 工作流调度与执行第119-123页
　　　　6.3.4 任务序列化与迁移第123-125页
　　　　6.3.5 Briareus组件设计第125-131页
　　6.4 应用实例第131-149页
　　　　6.4.1 调度算法实验第131-144页
　　　　6.4.2 遗留代码优化第144-149页
　　6.5 本章小结第149-150页
7 总结与展望第150-153页
　　7.1 研究总结第150-152页
　　7.2 下一步工作第152-153页
致谢第153-155页
参考文献第155-168页
附录第168-169页

本篇论文共169页，点击这进入下载页面。
 
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