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音像多云计算与智能优化王鹏伟
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前言章 多云计算概述 11.1 背景与发展趋势 11.2 本书内容组织 31.3 本章小结 5参考文献 5第2章 基于广义笛卡儿积的云实例选择方法 72.1 引言 72.2 问题定义及设 72.2.1 数学定义 72.2.2 数学设 92.. 问题定义 9. 算法描述 9..1 接areto集合的意义10..2 接areto集合和解空间的关系10.. 阶段一:接areto集合生成算法13..4 阶段二:很优选择方案筛选算法152.4 实验及其分析172.4.1 实验设置172.4.2 实验结果及分析192.5 本章小结参考文献第3章 基于改进遗传算法的云实例选择方法253.1 引言253.2 问题定义及设253.2.1 数学定义253.2.2 数学设293.. 问题定义293.3 算法描述303.3.1 基因表示方式303.3.2 适应度函数313.3.3 基因操作323.3.4 基于改进遗传算法的云实例选择算法363.4 实验及其分析373.4.1 实验设置373.4.2 实验结果及分析383.5 本章小结40参考文献40第4章 基于k近邻回归算法的云实例价格预测与选择方法424.1 引言424.2 问题定义424.3 算法描述454.3.1 距离度量454.3.2 k-d树的构建454.3.3 k-d树的搜索464.3.4 基于kNN的竞价实例价格预测474.4 实验及其分析484.4.1 实验设置484.4.2 实验结果及分析504.5 本章小结53参考文献54第5章 基于用户需求的数据多云优化存储555.1 引言555.2 问题定义及模型555.3 解决方法585.4 实验及其分析625.4.1 数据集625.4.2 存储模式的变化625.4.3 实验结果及分析635.5 本章小结65参考文献65第6章 多云环境下低成本高可用的数据优化存储676.1 引言676.2 云存储场景676.3 多云存储的利弊696.4 问题定义及模型706.4.1 问题描述706.4.2 问题定义716.5 解决方法726.5.1 多目标优化算法726.5.2 很优方案确定算法766.6 实验及其分析786.6.1 实验设置786.6.2 算法评估796.6.3 实B7贩验结果及分析836.7 本章小结87参考文献87第7章 多云环境下动态的数据优化存储897.1 引言897.2 场景示例及分析897.2.1 动态的数据访问频率897.2.2 异构的云市场907.. 讨论917.3 问题定义及模型917.3.1 示意图917.3.2 问题定义927.3.3 优化问题947.4 解决方法947.4.1 数据访问频率的预测947.4.2 数据优化存储957.5 实验及其分析987.5.1 实验设置997.5.2 算法评估997.5.3 实验结果及分析1017.6 本章小结104参考文献104第8章 多云环境下空间众包数据的优化放置1068.1 引言1068.2 问题定义1078.3 模型方法1108.3.1 数据初始化放置策略1108.3.2 结合初始放置方案的遗传算法1138.3.3 复杂分析1148.4 实验及其分析1158.4.1 实验设置1158.4.2 实验结果及分析1168.5 本章小结119参考文献119第9章 基于免疫机制的工作流优化调度1219.1 引言1219.2 调度模型和问题定义1229.2.1 调度模型1229.2.2 问题建模19.3 基于免疫机制的粒子群优化算法1249.3.1 粒子群算法概述1249.3.2 免疫机制概述1259.3.3 提出的方法1259.4 实验及其分析1299.4.1 实验设置1299.4.2 实验结果及分析1309.5 本章小结133参考文献1330章 基于集聚系数的工作流切片与优化调度13510.1 引言13510.2 示例场景与问题提出13610.3 用于工作流切片的集聚系数概述13710.4 基于集聚系数的工作流切片与优化调度框架14110.5 基于集聚系数的工作流切片14210.5.1 初步切片14210.5.2 基于集聚系数的工作流切片14410.6 基于切片的工作流调度14710.6.1 基于切片和遗传算法的工作流调度算法14810.6.2 基于切片和IMPSO 的工作流调度算法15010.7 实验及其分析15110.7.1 实验设置15110.7.2 实验结果及分析15210.8 本章小结156参考文献157彩图
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