1.4  技术方案的经济因素分析

在当前复杂的云计算环境下，为了应对复杂工作流和各种先进的云计算架构，任务调度策略的重要性越来越明显。高效的任务调度策略能够有效提升云计算系统的任务执行效率和系统整体效能。本文所实现的调度算法在多种应用程序工作流上得以验证。本课题方法能够帮助云计算系统合理分配计算资源，降低计算成本，更好地适应信息产业经济发展的需求。

1.5  本文主要工作

本课题的主要工作是针对云计算任务调度算法展开研究，重点对PSO算法进行学习和掌握，深入研究PSO算法应用于云计算任务调度中的原理，并设计合理的数据结构和算法流程实现基于粒子群的任务调度算法并对其调度结果进行评价和分析。

本课题完成的工作主要可以总结为以下四个方面；一、掌握了云计算环境下的任务调度原理，介绍了常用调度算法及其优缺点。同时深入研究了PSO算法的实现过程作为算法实现的理论基础；二、在云计算环境中建立任务调度优化模型，并设计了合理的数据结构和算法流程实现基于PSO的任务调度算法；三、选择多组不同的实验数据并根据所实现的调度算法对工作流进行调度，根据调度结果验证该调度算法的有效性；四、调节PSO算法的参数值，通过实验数据评估PSO算法的各个参数对寻找最优解的影响。

1.6  本文结构

第一章，引言。系统介绍了云计算任务调度的意义和研究现状，同时对课题技术方案的社会影响、经济价值等方面作出分析。

第二章，本文方法的相关预备知识。调查分析了任务调度的概念及常用的搜索优化算法绍。同时对PSO算法的原理和算法特点展开论述。

第三章，本文方法的实现细节。本章描述算法的框架流程和模块功能。同时对算法各模块的实现细节做出详述。

第四章，实验结果。展示了所设计的任务调度算法的性能和效率。并针对实验结果分析了相关参数对结果的影响。