摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5页 |
注释表 | 第11-12页 |
缩略词 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-22页 |
1.1 概述 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-19页 |
1.2.1 移动云计算国内外研究现状 | 第15-16页 |
1.2.2 负载预测技术国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.2.3 动态资源调度技术国内外研究现状 | 第18-19页 |
1.3 论文主要研究工作 | 第19-20页 |
1.4 论文组织结构 | 第20-22页 |
第二章 移动云计算资源调度与管理系统的设计 | 第22-31页 |
2.1 移动云计算资源调度与管理系统的需求分析 | 第22-23页 |
2.2 移动云计算资源调度与管理系统的总体结构设计 | 第23-25页 |
2.3 移动云计算资源调度与管理系统的流程设计 | 第25-29页 |
2.3.1 主机负载预测阶段流程设计 | 第26-27页 |
2.3.2 动态资源调度阶段流程设计 | 第27-29页 |
2.4 移动云计算资源调度与管理系统的关键技术分析 | 第29-30页 |
2.4.1 移动云计算主机负载预测技术 | 第29页 |
2.4.2 移动云计算环境下动态资源调度技术 | 第29-30页 |
2.5 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于改进小波支持向量机的主机负载预测模型 | 第31-46页 |
3.1 小波支持向量机模型 | 第31-33页 |
3.1.1 小波变换 | 第31-32页 |
3.1.2 支持向量机 | 第32-33页 |
3.1.3 小波支持向量机模型 | 第33页 |
3.2 移动云计算主机负载预测模型 | 第33-39页 |
3.2.1 移动云计算负载分析 | 第34-35页 |
3.2.2 基于改进小波支持向量机的主机负载预测模型 | 第35-37页 |
3.2.3 权重分配策略 | 第37-38页 |
3.2.4 基于粒子群优化的参数寻优算法 | 第38-39页 |
3.3 基于HLPIWSVM的移动云计算主机负载预测算法 | 第39-40页 |
3.4 仿真实验与结果分析 | 第40-45页 |
3.4.1 实验环境与实验设置 | 第41-42页 |
3.4.2 实验结果分析 | 第42-45页 |
3.5 本章小结 | 第45-46页 |
第四章 基于Stackelberg博弈的动态资源调度算法 | 第46-60页 |
4.1 Stackelberg博弈 | 第46-47页 |
4.2 多领导者多追随者两阶段Stackelberg博弈模型 | 第47-49页 |
4.2.1 移动云计算系统模型 | 第47-48页 |
4.2.2 多领导者多追随者两阶段Stackelberg博弈模型 | 第48-49页 |
4.3 基于Stackelberg博弈的动态计算资源调度算法 | 第49-55页 |
4.3.1 效用函数 | 第49-52页 |
4.3.2 Stackelberg博弈过程 | 第52-53页 |
4.3.3 基于Stackelberg博弈的动态计算资源调度算法 | 第53-55页 |
4.4 算法分析 | 第55-56页 |
4.4.1 Stackelberg博弈纳什均衡 | 第55页 |
4.4.2 算法复杂度分析 | 第55-56页 |
4.5 仿真实验与结果分析 | 第56-59页 |
4.5.1 实验环境与实验设计 | 第56页 |
4.5.2 实验结果分析 | 第56-59页 |
4.6 本章小结 | 第59-60页 |
第五章 移动云计算资源调度与管理系统的实现 | 第60-71页 |
5.1 系统实现概述 | 第60-61页 |
5.1.1 系统应用背景 | 第60页 |
5.1.2 系统运行环境 | 第60-61页 |
5.2 移动云计算资源调度与管理系统的数据结构设计 | 第61-64页 |
5.2.1 系统的主要数据结构 | 第61-63页 |
5.2.2 系统的类图 | 第63-64页 |
5.3 移动云计算资源调度与管理系统的实现 | 第64-69页 |
5.3.1 系统集成及视图实现 | 第64-66页 |
5.3.2 负载预测模块的实现 | 第66-68页 |
5.3.3 资源调度模块的实现 | 第68-69页 |
5.4 测试实验与分析 | 第69-70页 |
5.5 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
6.1 论文工作总结 | 第71-72页 |
6.2 进一步研究工作 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-80页 |
致谢 | 第80-81页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第81页 |