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宽带无线网移动边缘计算的卸载技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-18页
    1.1 课题研究背景第12-14页
        1.1.1 选题背景第12-13页
        1.1.2 课题研究的意义第13-14页
    1.2 MEC技术的发展趋势及国内外研究现状第14-16页
    1.3 论文的主要内容及安排第16-18页
第2章 MEC系统架构、应用场景及关键技术第18-32页
    2.1 MEC技术概述第19-26页
        2.1.1 MEC的框架及结构第19-22页
        2.1.2 MEC的业务场景第22-26页
    2.2 MEC的计算卸载技术第26-30页
        2.2.1 MEC计算卸载技术简介第26-28页
        2.2.2 计算卸载决策算法第28-30页
    2.3 本章小结第30-32页
第3章 基于量子行为粒子群的MEC计算卸载决策算法研究第32-60页
    3.1 系统模型第32-37页
        3.1.1 场景简介第32-34页
        3.1.2 数学建模第34-37页
    3.2 粒子群优化理论基础第37-43页
        3.2.1 经典粒子群优化算法第37-41页
        3.2.2 量子行为粒子群优化算法第41-43页
    3.3 基于混合量子行为粒子群优化的MEC卸载决策算法第43-52页
        3.3.1 应用量子行为粒子群算法求解第44-45页
        3.3.2 应用混合注水算法的量子行为粒子群算法求解第45-50页
        3.3.3 基于混合量子行为粒子群优化的MEC计算卸载决策算法第50-52页
    3.4 仿真性能及分析第52-57页
        3.4.1 仿真参数设置第53页
        3.4.2 仿真结果与分析第53-57页
    3.5 本章小结第57-60页
第4章 车联网下的MEC计算卸载决策算法第60-74页
    4.1 车联网概述第60-61页
    4.2 多RSU下的MEC计算卸载决策算法第61-68页
        4.2.1 数学建模第61-65页
        4.2.2 算法设计第65-68页
    4.3 仿真性能及分析第68-72页
        4.3.1 仿真参数设置第69-70页
        4.3.2 仿真结果与分析第70-72页
    4.4 本章小结第72-74页
第5章 总结与展望第74-78页
    5.1 总结第74-75页
    5.2 展望第75-78页
参考文献第78-84页
攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目第84-86页
致谢第86页

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