| 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 |
