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移动云环境中的计算迁移系统关键技术研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
符号说明第13-14页
第一章 绪论第14-29页
    1.1 研究背景第14-16页
    1.2 移动云计算概述第16-18页
    1.3 移动云计算研究现状第18-24页
        1.3.1 原型系统的设计与实现第18-19页
        1.3.2 面向移动云计算的安全机制第19-20页
        1.3.3 面向移动云计算的容错机制第20-22页
        1.3.4 基于移动云计算的应用第22-23页
        1.3.5 移动云计算中的计算迁移第23-24页
    1.4 论文研究内容第24-27页
    1.5 论文结构安排第27-28页
    1.6 本章小结第28-29页
第二章 移动云环境中基于记忆型自适应遗传算法的迁移决策技术研究第29-49页
    2.1 引言第29-31页
    2.2 系统模型第31-35页
        2.2.1 模型定义第32-35页
        2.2.2 系统仿真软件架构第35页
    2.3 基于记忆型自适应遗传算法的运行时迁移决策方法第35-41页
        2.3.1 编码第37页
        2.3.2 适应函数第37-39页
        2.3.3 遗传操作第39-40页
        2.3.4 基于记忆集的染色体迁入第40-41页
    2.4 仿真验证与结果分析第41-48页
        2.4.1 迁移决策方法性能验证第42-45页
        2.4.2 并行数据传输应用效果验证第45-48页
    2.5 本章小结第48-49页
第三章 移动云环境中基于机器学习的迁移决策技术研究第49-68页
    3.1 引言第49-51页
    3.2 系统模型第51-56页
        3.2.1 优化目标第52-53页
        3.2.2 基于机器学习的运行时调度器第53-55页
        3.2.3 系统仿真软件架构第55-56页
    3.3 基于自适应模拟退火遗传算法的程序分割算法第56-58页
        3.3.1 编码与适应函数第56-57页
        3.3.2 遗传操作第57-58页
    3.4 仿真验证与结果分析第58-67页
        3.4.1 程序分割算法性能验证第59-62页
        3.4.2 不同机器学习技术性能比较第62-63页
        3.4.3 运行时调度器迁移决策性能验证第63-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第四章 移动云环境中的任务接入控制技术研究第68-86页
    4.1 引言第68-70页
    4.2 系统模型第70-74页
        4.2.1 状态空间第71-72页
        4.2.2 行动空间第72页
        4.2.3 奖励函数第72-74页
    4.3 接入控制策略算法第74-78页
        4.3.1 基于线性规划的接入控制策略算法第74-76页
        4.3.2 基于增强学习的接入控制策略算法第76-78页
    4.4 仿真验证与结果分析第78-84页
        4.4.1 系统参数影响评估第79-82页
        4.4.2 接入控制策略算法性能验证第82-84页
    4.5 本章小结第84-86页
第五章 移动云环境中的高能效资源管理技术研究第86-106页
    5.1 引言第86-88页
    5.2 高能效资源管理模型第88-90页
        5.2.1 模型定义第89页
        5.2.2 优化目标第89-90页
    5.3 资源管理策略算法第90-97页
        5.3.1 确定型资源管理策略算法第90-95页
        5.3.2 随机型资源管理策略算法第95-97页
    5.4 仿真验证与结果分析第97-104页
        5.4.1 确定型资源管理策略算法性能验证第98-100页
        5.4.2 随机型资源管理策略算法性能验证第100-104页
    5.5 本章小结第104-106页
第六章 总结与展望第106-110页
    6.1 工作总结第106-108页
    6.2 未来展望第108-110页
参考文献第110-118页
附录第118-121页
缩略语说明第121-123页
致谢第123-125页
攻读学位期间发表的学术论文目录第125页

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