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群智感知网络中激励机制和信息分发技术研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 背景介绍第14-15页
    1.2 群智感知网络的系统结构第15页
    1.3 群智感知网络的基本特点和典型应用第15-19页
        1.3.1 群智感知网络的基本特点第15-17页
        1.3.2 群智感知网络的典型应用第17-19页
    1.4 群智感知网络的主要研究内容第19-23页
    1.5 本课题主要研究内容与创新点第23-25页
        1.5.1 基于移动的激励机制设计第23页
        1.5.2 基于市场的激励机制设计第23-24页
        1.5.3 邻居节点发现算法研究第24-25页
        1.5.4 基于缓存的高效数据分发技术第25页
    1.6 论文组织结构第25-28页
第二章 基于移动的激励机制设计第28-52页
    2.1 引言第28页
    2.2 系统模型第28-33页
        2.2.1 模型介绍第28-32页
        2.2.2 平台用户之间的交互过程第32页
        2.2.3 拍卖收益定义第32-33页
    2.3 问题描述第33-35页
    2.4 基于移动的激励机制设计第35-40页
        2.4.1 任务分配问题的复杂度分析第35-36页
        2.4.2 任务分配算法设计第36-37页
        2.4.3 报酬决定算法设计第37-39页
        2.4.4 实例分析第39-40页
    2.5 理论分析第40-45页
        2.5.1 算法的真实性第41-42页
        2.5.2 用户合理性第42-43页
        2.5.3 平台合理性第43-44页
        2.5.4 算法高效性第44-45页
    2.6 仿真结果分析第45-50页
        2.6.1 仿真场景初始化第45-46页
        2.6.2 任务完成情况分析第46-48页
        2.6.3 仿真结果分析比较第48-50页
    2.7 本章小结第50-52页
第三章 基于市场的激励机制设计第52-80页
    3.1 引言第52页
    3.2 系统模型第52-55页
    3.3 问题描述第55-57页
    3.4 基于市场的激励机制设计第57-62页
        3.4.1 保守价格调整方案设计第57-58页
        3.4.2 获胜用户选择算法设计第58-60页
        3.4.3 报酬决定算法设计第60-61页
        3.4.4 实例分析第61-62页
    3.5 理论分析第62-70页
        3.5.1 激励机制的性能分析第63-66页
        3.5.2 激励机制的平衡性分析第66-68页
        3.5.3 保守价格的调整步长第68-70页
    3.6 仿真结果分析第70-79页
        3.6.1 仿真场景初始化第71-72页
        3.6.2 保守价格调整步差选择分析第72-73页
        3.6.3 任务完成情况分析第73-74页
        3.6.4 仿真结果分析比较第74-79页
    3.7 本章小结第79-80页
第四章 邻居节点发现算法第80-104页
    4.1 引言第80页
    4.2 网络模型第80-83页
    4.3 一次握手邻居节点发现算法第83-91页
        4.3.1 邻居节点发现算法第83-89页
        4.3.2 仿真验证第89-91页
    4.4 一次握手/两次握手混合邻居节点发现算法第91-98页
        4.4.1 邻居节点发现算法第92-96页
        4.4.2 仿真验证第96页
        4.4.3 性能对比第96-98页
    4.5 同步与异步邻居节点发现算法的性能比较第98-101页
        4.5.1 一次握手算法比较第98-100页
        4.5.2 两次握手算法比较第100-101页
    4.6 本章小结第101-104页
第五章 基于缓存的数据分发技术第104-128页
    5.1 引言第104页
    5.2 系统模型第104-106页
    5.3 广播模式下的缓存节点选择算法第106-114页
        5.3.1 网络拓扑结构分析第106-111页
        5.3.2 社交网络结构分析第111-112页
        5.3.3 缓存节点选择算法第112-114页
    5.4 多播模式下的缓存节点选择算法第114-117页
        5.4.1 数据需求模型第114-115页
        5.4.2 缓存节点选择算法.第115-117页
    5.5 仿真性能分析第117-126页
        5.5.1 基于真实实验数据的仿真分析第117-119页
        5.5.2 合成实验数据第119-120页
        5.5.3 仿真结果分析第120-126页
    5.6 本章小结第126-128页
第六章 全文总结第128-130页
    6.1 本文主要工作第128-129页
    6.2 未来工作展望第129-130页
参考文献第130-142页
致谢第142-144页
攻读学位论文期间发表或录用的学术论文目录131投出在审的学术论文目录第144-146页
投投出在审的学术论文目录第146-148页
攻攻读学位论文期间申请的发明专利目录第148-150页
攻读学位论文期间参与的科研项目第150-152页

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