摘要 | 第1-7页 |
Abstract | 第7-12页 |
第1章 绪论 | 第12-30页 |
·研究目的和意义 | 第12-14页 |
·国内外研究现状 | 第14-27页 |
·分布式非结构化覆盖网 | 第15-17页 |
·分布式结构化覆盖网 | 第17-22页 |
·半分布式覆盖网 | 第22-26页 |
·移动对等覆盖网研究中存在的主要问题 | 第26-27页 |
·主要研究内容 | 第27-28页 |
·论文组织结构 | 第28-30页 |
第2章 移动对等覆盖网相关技术 | 第30-42页 |
·经典对等覆盖网 | 第30-35页 |
·Chord | 第30-32页 |
·Kademlia | 第32-33页 |
·Gnutella | 第33-34页 |
·GIA | 第34-35页 |
·移动对等覆盖网的概念 | 第35-36页 |
·移动对等覆盖网分析与比较 | 第36-37页 |
·移动对等网络模拟器的选择 | 第37-41页 |
·通用网络模拟器 | 第39页 |
·P2P 网络模拟器 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第3章 基于 k-派系的移动对等覆盖网及其数据分发机制 | 第42-62页 |
·派系和 k-派系的概念 | 第42-43页 |
·基于 k-派系社区结构的覆盖网模型 | 第43-48页 |
·模型总体描述 | 第43-44页 |
·节点的加入与 k-派系的形成 | 第44-46页 |
·外联节点列表的生成和维护 | 第46页 |
·节点的退出与失效 | 第46-47页 |
·网络拓扑控制 | 第47-48页 |
·移动对等覆盖网 KCCO 的理论分析 | 第48-50页 |
·节点加入算法正确性证明 | 第48页 |
·节点资源查询时间复杂度 | 第48-49页 |
·抗扰动性 | 第49页 |
·网络连通性 | 第49-50页 |
·扰动情况下覆盖网模拟实验结果与分析 | 第50-53页 |
·平均查询时间 | 第50-52页 |
·查询成功率 | 第52-53页 |
·移动对等覆盖网中的数据分发机制 | 第53-58页 |
·Gossip 数据分发过程 | 第54-55页 |
·对等覆盖网中的改进 Gossip 算法分析 | 第55-56页 |
·KCCO 中的数据分发方法 | 第56-58页 |
·KCCO-Gossip 算法效率 | 第58页 |
·扰动情况下的数据分发模拟实验结果与分析 | 第58-61页 |
·数据分发效率 | 第59-60页 |
·网络负载 | 第60页 |
·数据分发实验结果分析 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-62页 |
第4章 扰动情况下移动对等覆盖网性能评估 | 第62-81页 |
·对等网络评估模型相关工作 | 第62-64页 |
·非结构化 P2P 网络的评估模型 | 第62页 |
·结构化 P2P 网络的评估模型 | 第62-63页 |
·通用评估模型 | 第63-64页 |
·移动对等覆盖网在扰动情况下的性能评价 | 第64-66页 |
·移动对等覆盖网三维评价体系 | 第64-65页 |
·基于频度度量的扰动评估模型 | 第65-66页 |
·性能评估模拟实验 | 第66-74页 |
·模拟实验设置 | 第66-67页 |
·指数扰动模型下的性能 | 第67-70页 |
·KAD 扰动模型下的性能 | 第70-72页 |
·性能比较和分析 | 第72-74页 |
·扰动评估模型的参数权值估算 | 第74-80页 |
·参数权值估算方法 | 第75-76页 |
·参数权值估算实例 | 第76-80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
第5章 扰动情况下覆盖网性能优化 | 第81-96页 |
·最优化方法 | 第81-85页 |
·最优化数学方法 | 第81-82页 |
·最优化人工智能方法 | 第82-85页 |
·遗传算法改进及应用相关工作 | 第85-88页 |
·针对交叉算子改进的遗传算法 | 第88-90页 |
·KCCO 网络参数自动模拟优化 | 第90-94页 |
·改进的遗传算法基本过程 | 第91-93页 |
·基于改进遗传算法的自动模拟优化 | 第93-94页 |
·自动模拟优化结果分析 | 第94-95页 |
·本章小结 | 第95-96页 |
结论 | 第96-98页 |
参考文献 | 第98-110页 |
攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第110-111页 |
致谢 | 第111-112页 |
个人简历 | 第112页 |