| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 移动设备作为任务执行者的移动云计算框架 | 第11-14页 |
| 1.2.2 移动云计算中任务分配策略 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及论文安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 移动云计算概述 | 第18-28页 |
| 2.1 移动云计算发展与特点 | 第18-22页 |
| 2.1.1 移动云计算发展与定义 | 第18-19页 |
| 2.1.2 移动云计算技术优势 | 第19-21页 |
| 2.1.3 移动云计算技术发展趋势 | 第21-22页 |
| 2.2 移动云计算应用模式 | 第22-24页 |
| 2.3 常用任务分配算法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 Min-min与Max-min算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 蚁群算法 | 第25页 |
| 2.3.3 模拟退火算法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 遗传算法 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 移动云计算框架设计 | 第28-38页 |
| 3.1 总体研究方案 | 第28-29页 |
| 3.2 移动云计算框架设计 | 第29-31页 |
| 3.2.1 代理服务器 | 第30页 |
| 3.2.2 移动设备客户端 | 第30-31页 |
| 3.3 移动云计算任务处理流程 | 第31-33页 |
| 3.4 移动设备可靠性衡量 | 第33-37页 |
| 3.4.1 移动设备可用性衡量 | 第33-34页 |
| 3.4.2 移动设备移动性衡量 | 第34-37页 |
| 3.4.3 移动设备可靠性衡量 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 移动云中任务分配算法设计 | 第38-52页 |
| 4.1 任务分配问题描述和分析 | 第38-39页 |
| 4.2 遗传算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 遗传算法求解流程 | 第40页 |
| 4.2.2 遗传算法求解方法 | 第40-42页 |
| 4.3 基于遗传原理的移动云任务分配算法 | 第42-50页 |
| 4.3.1 染色体编码设计 | 第43页 |
| 4.3.2 适应度函数设计 | 第43-47页 |
| 4.3.3 遗传算子设计 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第52-62页 |
| 5.1 移动性衡量算法仿真实验 | 第52-53页 |
| 5.1.1 实验方案设计 | 第52页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第52-53页 |
| 5.2 任务分配算法仿真实验 | 第53-59页 |
| 5.2.1 实验环境及参数设置 | 第54-55页 |
| 5.2.2 GAT任务分配算法 | 第55-56页 |
| 5.2.3 GAE任务分配算法 | 第56-58页 |
| 5.2.4 GATE任务分配算法 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 全文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 建议与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 作者简介及所取得科研成果 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |