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竞技游戏系统中若干技术的研究和应用

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第1章 绪论第8-24页
   ·测试理论发展概述第8-9页
   ·项目反应理论介绍第9-16页
     ·基本概念第9-10页
     ·基本假设第10-11页
     ·项目反应模型第11-15页
     ·信息函数第15-16页
   ·负载均衡技术概述第16-19页
     ·负载均衡出现的历史背景第16页
     ·负载均衡的概念第16-17页
     ·负载均衡的原理第17-18页
     ·负载均衡的分类第18-19页
   ·本文研究的背景和主要内容第19-22页
     ·研究背景第19-21页
     ·本文研究的主要内容及创新点第21-22页
   ·论文组织结构第22-24页
第2章 3PLM现有参数估计法的概述与分析第24-32页
   ·条件极大似然估计(Condition Maximum Likelihood Estimation,CMLE)第24-27页
     ·已知项目参数求能力值第25页
     ·已知能力值,估计项目参数第25-27页
   ·联合极大似然估计(Joint Maximum Likelihood Estimation,JMLE)第27页
   ·边际极大似然估计与EM算法(Harginal Maximum Likelihood Estimation and an EM algorithm,MMLE)第27-29页
   ·边际贝叶斯估计(Marginalized Bayesian Estimation)第29-30页
   ·现有参数估计法存在的问题第30页
   ·本章小结第30-32页
第3章 基于改进遗传算法的3PLM参数估计第32-42页
   ·遗传算法概述第32-35页
     ·遗传算法的基本思想第32-33页
     ·模式定理第33-34页
     ·积木块假设(Building Block Hypothesis)第34页
     ·遗传算法的特点第34-35页
   ·基本遗传算法第35-37页
     ·染色体编码表示第35页
     ·适应度函数第35-36页
     ·遗传算子第36页
     ·基本遗传算法存在的问题第36-37页
   ·基于改进遗传算法的3PLM参数估计法第37-40页
     ·编码的改进第37页
     ·选择算子的改进第37-38页
     ·交叉算子的改进第38页
     ·变异算子的改进第38-39页
     ·停止规则的改进第39页
     ·交差率和变异率的自适应调整第39页
     ·基于改进遗传算法的3PLM联合参数估计第39-40页
   ·参数估计算法性能测试第40页
   ·本章小结第40-42页
第4章 竞技游戏中动态负载均衡调度算法研究第42-50页
   ·基本的负载均衡算法第42-44页
     ·静态负载均衡算法第42-43页
     ·动态负载均衡算法第43-44页
     ·现有负载均衡算法存在的问题第44页
   ·面向异构集群系统的动态负载均衡算法第44-48页
     ·算法思想第44-45页
     ·负载权值第45-46页
     ·动态反馈第46-47页
     ·转发策略第47-48页
   ·本章小结第48-50页
第5章 竞技游戏系统的设计与实现第50-64页
   ·系统概述第50页
   ·系统总体设计第50-52页
     ·系统功能需求分析第50页
     ·系统功能模块设计第50-51页
     ·题库数据库设计第51-52页
   ·题库管理子系统第52-54页
   ·游戏子系统第54-61页
     ·OGRE概述第54-56页
     ·游戏界面设计第56-58页
     ·游戏控制第58-59页
     ·基于3PLM的自适应学习第59-61页
     ·测试实验第61页
   ·服务器负载均衡第61-63页
     ·网络结构第61-62页
     ·负载均衡实验及分析第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
参考文献:第66-70页
致谢第70-72页
附录第72-73页

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