1.1目的及意义：
自2006年8月9日，google首席执行官埃里克施密特在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念至今已有十余年，经过十多年的发展，作为主要用于科学计算的网格计算的民用版，云计算的理论逐渐发展并实现了商业应用。

相比于传统的计算方式，云计算的优势在于充分利用互联网的优势，摆脱了本地计算资源和地域的限制，使计算任务按照一定的规则分布在大量的分布式计算机上，利用大规模的算力进行并行计算，效率更高。

而今互联网通信技术不断发展，带宽和传输速率越来越高，随之而来的是全球每时每刻产生和需要处理的越来越大的数据量，我们正慢慢进入大数据时代；于此同时，亦得益于带宽的不断增长和全球众多、分散于各地的物理计算资源或者大型的计算中心，通过网络访问非本地的计算服务（包括数据处理、存储和信息服务等）的条件越来越成熟，云计算整合各方，展现出了不可估量的应用潜力，尤其是最近几年，各方巨头都在以前所未有的速度和规模推动云计算技术和产品的普及，各个云计算平台如雨后春笋般出现。

2. 研究的基本内容与方案

2.1主要研究内容：

云计算具有一定的商业属性，故其设计调度策略的目的是不断提高使用者的使用体验。从这方面来说是以QoS为优化目标，而其中任务完成时间绝对是一个重要的指标，在任务量和资源一定的情况下，尽量减小任务完成总时间有利于提高使用体验。虽然目前云计算的任务形式是独立任务和关联任务并行但此处本文的研究场景是独立任务调度，即不对关联任务比如优先级等做考虑，相比之下其数学模型会更加简洁，专攻一点也有利于设计更好的策略进而实现总任务完成时间最少的遗传算法优化目标。

2.2拟采用的技术方案：
（1）对手中在独立任务调度情况下各优化遗传算法所实现的优化目标进行比对和归纳，研究其数学模型，从而找出最适合实现最小化总任务完成时间优化目标的算法改进方案，以此为依据设计自己的调度策略；
（2）考虑到网格计算中采用min-min或者max-min的经典调度算法实现最优的任务完成时间，故欲将次算法应用于独立任务调度下的改进遗传算法中，借此也能减小算法的复杂度；同时对子代的筛选和算子的设计进行必要的改进并设计适应度函数。由于MATLAB强大的绘图功能以及简洁的编程环境故选择MATLAB作为仿真工具，评估算法的性能。

3. 研究计划与安排

第1周—第4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需。

确定方案，完成开题报告；
第5周—第8周：完成主要研究工作，撰写论文初稿；
第9周—第12周：撰写论文；
第13周—第16周：完成并修改毕业论文；
第17周：准备论文答辩。

4. 参考文献（12篇以上）

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