智能空间下资源管理系统构建及调度算法研究
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 课题的背景与研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 智能空间下资源管理系统的总体设计 | 第20-34页 |
| 2.1 系统构架与模式设计 | 第20-24页 |
| 2.1.1 资源管理系统性能分析 | 第20-21页 |
| 2.1.2 资源管理系统框架设计 | 第21-22页 |
| 2.1.3 资源管理系统工作模式划分 | 第22-24页 |
| 2.2 资源管理系统地图设计 | 第24-28页 |
| 2.2.1 地图的选取与布局 | 第24-25页 |
| 2.2.2 矩形组合地图的构建 | 第25-27页 |
| 2.2.3 栅格地图的构建 | 第27-28页 |
| 2.3 仿真模式下用户的运动控制 | 第28-33页 |
| 2.3.1 用户模型运动控制方法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 仿真模式下用户撞墙检测的实现 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 智能空间下面向资源管理系统的信息交互 | 第34-44页 |
| 3.1 设备连接管理机制 | 第34-37页 |
| 3.1.1 设备ID标识的设计与分配原则 | 第34-35页 |
| 3.1.2 设备身份验证与接入流程 | 第35-37页 |
| 3.2 设备属性初始化与设备管理 | 第37-43页 |
| 3.2.1 基于XML的设备注册 | 第37-38页 |
| 3.2.2 设备类初始化属性设置 | 第38-41页 |
| 3.2.3 系统对设备端管理的实现 | 第41-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 智能空间下基于管理系统的设备调度算法设计 | 第44-64页 |
| 4.1 简易灯光控制算法设计 | 第44-45页 |
| 4.2 基于用户习惯的设备控制算法 | 第45-54页 |
| 4.2.1 用户习惯信息的表示与收集 | 第46-47页 |
| 4.2.2 数据类型分析与算法选取 | 第47页 |
| 4.2.3 习惯信息的提取过程 | 第47-50页 |
| 4.2.4 习惯信息的强化与淘汰 | 第50-53页 |
| 4.2.5 基于习惯信息的设备控制的实现 | 第53-54页 |
| 4.3 多机器人调度算法 | 第54-63页 |
| 4.3.1 多机器人调度算法设计的原则 | 第54-57页 |
| 4.3.2 多机器人调度算法流程设计 | 第57-60页 |
| 4.3.3 消息处理机制与情况处理 | 第60-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 智能空间资源管理系统的实现与测试 | 第64-82页 |
| 5.1 资源管理系统的软件实现 | 第64-71页 |
| 5.1.1 基于多线程技术的软件设计 | 第64-65页 |
| 5.1.2 地图以及设备显示的软件实现 | 第65-66页 |
| 5.1.3 软件平台人机交互界面设计 | 第66-70页 |
| 5.1.4 仿真设备端的软件设计 | 第70-71页 |
| 5.2 资源管理系统运行测试 | 第71-74页 |
| 5.2.1 设备接入测试 | 第71-72页 |
| 5.2.2 仿真模式下用户运动测试 | 第72-74页 |
| 5.3 资源管理算法测试与实验分析 | 第74-81页 |
| 5.3.1 基于用户习惯的设备控制算法测试与分析 | 第74-77页 |
| 5.3.2 多机器人调度算法测试与分析 | 第77-81页 |
| 5.4 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 6.1 本文主要研究结果 | 第82-83页 |
| 6.2 下一步研究方向 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-90页 |
| 致谢 | 第90-92页 |
| 硕士期间发表的论文和科研成果 | 第92页 |
| 硕士期间参加的科研工作 | 第92-93页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第93页 |
