动态环境下移动云计算的计算切分方法研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9页 |
| 1.2 相关概念 | 第9-11页 |
| 1.2.1 移动计算与云计算 | 第9-10页 |
| 1.2.2 移动云计算 | 第10-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 移动云计算面临的问题与挑战 | 第13-14页 |
| 1.4.1 移动设备自身的约束 | 第13页 |
| 1.4.2 无线网络的通信质量 | 第13页 |
| 1.4.3 应用功能节点切分问题 | 第13-14页 |
| 1.5 课题研究工作内容与章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 移动云计算应用模型研究与问题定义 | 第15-23页 |
| 2.1 系统框架 | 第15-17页 |
| 2.1.1 应用系统功能架构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 有状态的数据流应用 | 第16页 |
| 2.1.3 动态环境下的决策因素 | 第16-17页 |
| 2.2 应用模型 | 第17-19页 |
| 2.2.1 应用模型设计思路与目标 | 第17-18页 |
| 2.2.2 有状态的数据流图模型 | 第18-19页 |
| 2.3 问题定义 | 第19-22页 |
| 2.3.1 单帧数据计算切分方案与执行效率问题 | 第19-20页 |
| 2.3.2 最优任务调度问题 | 第20-21页 |
| 2.3.3 多帧数据切分方案的决策与动态优化问题 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于单帧数据流的计算切分方案决策 | 第23-37页 |
| 3.1 对于给定切分方案的任务调度 | 第23-31页 |
| 3.1.1 给定计算切分方案的任务数据流图转换 | 第23-25页 |
| 3.1.2 任务调度排序 | 第25-28页 |
| 3.1.3 通过甘特图计算任务执行时间 | 第28页 |
| 3.1.4 单帧切分方案执行时间算法 | 第28-31页 |
| 3.2 对于单帧数据的最优切分决策 | 第31-36页 |
| 3.2.1 简述遗传算法的过程 | 第32-33页 |
| 3.2.2 确定问题的参数集 | 第33-35页 |
| 3.2.3 计算切分方案遗传算法 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 多帧数据的计算切分方案决策与动态优化 | 第37-44页 |
| 4.1 多帧数据的计算切分决策方法 | 第37-39页 |
| 4.1.1 多帧数据决策思路分析 | 第37-38页 |
| 4.1.2 多帧数据决策与滚动时间窗口 | 第38-39页 |
| 4.2 优化调整方法 | 第39-41页 |
| 4.2.1 计算节点的优化调整 | 第39-40页 |
| 4.2.2 计算节点的优化调整算法 | 第40-41页 |
| 4.3 未来?t个时间间隔的网络带宽的预测 | 第41-42页 |
| 4.4 多帧数据的计算切分方案决策与动态优化算法 | 第42-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第44-58页 |
| 5.1 实际应用环境验证 | 第44-47页 |
| 5.2 单帧数据计算切分方案的验证 | 第47-53页 |
| 5.2.1 遗传算法参数的调整分析 | 第47-49页 |
| 5.2.2 计算切分方法有效性的验证 | 第49-53页 |
| 5.3 多帧数据计算切分方案的验证 | 第53-58页 |
| 5.3.1 计算节点调整方法的验证 | 第53-55页 |
| 5.3.2 多帧数据调整方法的优越性验证 | 第55-56页 |
| 5.3.3 时间窗口向前迈进?s步的性能分析 | 第56-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65页 |
