| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景以及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 微云的拓扑结构 | 第10-13页 |
| 1.2.2 计算卸载 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第2章 基于兴趣相关和节点交互的微云结构优化 | 第18-37页 |
| 2.1 微云结构问题的分析 | 第18-19页 |
| 2.2 微云中基于兴趣相关的移动终端划分过程 | 第19-26页 |
| 2.2.1 移动终端兴趣集合预处理 | 第19-21页 |
| 2.2.2 移动终端兴趣集合特征选择改进算法设计 | 第21-23页 |
| 2.2.3 基于移动用户兴趣特点的特征权重计算改进 | 第23-25页 |
| 2.2.4 基于向量空间模型的移动终端兴趣集合向量化 | 第25-26页 |
| 2.3 微云逻辑结构优化设计 | 第26-33页 |
| 2.3.1 微云中节点交互模型建立 | 第26-28页 |
| 2.3.2 移动终端兴趣预分类过程 | 第28-29页 |
| 2.3.3 基于代表集的移动终端兴趣集合分类算法实现 | 第29-31页 |
| 2.3.4 微云逻辑结构优化规则设计 | 第31-33页 |
| 2.4 微云模型中移动终端节点出入算法实现 | 第33-35页 |
| 2.4.1 节点加入算法 | 第33-34页 |
| 2.4.2 节点退出算法 | 第34-35页 |
| 2.5 微云结构形成过程中算法时间复杂度分析 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 基于改进细菌觅食优化算法的微云计算卸载方法研究 | 第37-49页 |
| 3.1 微云中数据流应用模型建立 | 第38-39页 |
| 3.2 微云中计算卸载性能模型建立 | 第39-42页 |
| 3.2.1 无线通信模型 | 第39页 |
| 3.2.2 数据流应用响应时间模型 | 第39-41页 |
| 3.2.3 移动终端能耗模型 | 第41-42页 |
| 3.3 基于改进细菌觅食算法的微云计算卸载算法设计 | 第42-47页 |
| 3.3.1 微云计算卸载过程问题编码 | 第42-43页 |
| 3.3.2 微云计算卸载目标函数确定 | 第43页 |
| 3.3.3 基于改进细菌觅食算法的微云卸载操作过程 | 第43-46页 |
| 3.3.4 基于改进细菌觅食算法计算卸载算法描述 | 第46-47页 |
| 3.4 基于改进细菌觅食算法的微云计算卸载算法时间复杂度分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第49-69页 |
| 4.1 实验数据和环境 | 第49-51页 |
| 4.1.1 实验数据来源 | 第49-50页 |
| 4.1.2 实验环境 | 第50-51页 |
| 4.2 微云结构优化过程相关实验验证 | 第51-60页 |
| 4.2.1 移动兴趣模型中相关系数的确定 | 第53-55页 |
| 4.2.2 移动用户兴趣代表集的分类算法和改进的特征选择算法验证 | 第55-58页 |
| 4.2.3 微云逻辑拓扑结构实验验证 | 第58-60页 |
| 4.3 微云中基于改进细菌觅食算法的计算卸载方法实验验证 | 第60-68页 |
| 4.3.1 不同网络带宽状况下的比较 | 第61-63页 |
| 4.3.2 不同移动设备状况下的比较 | 第63-65页 |
| 4.3.3 不同缓存占比状况的影响 | 第65-66页 |
| 4.3.4 不同任务个数状况下的比较 | 第66-68页 |
| 4.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第76页 |
