车联网场景下移动边缘计算的资源调度方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-13页 |
| 1.2 选题的国内外相关研究 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 2 移动边缘计算技术研究 | 第17-29页 |
| 2.1 MEC应用场景 | 第17-19页 |
| 2.2 MEC关键技术 | 第19-25页 |
| 2.3 MEC任务卸载与资源配置 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 任务卸载和资源分配模型的建立 | 第29-37页 |
| 3.1 网络模型 | 第29页 |
| 3.2 传输时间 | 第29-31页 |
| 3.3 任务执行时间 | 第31-33页 |
| 3.4 任务卸载完成时间 | 第33-35页 |
| 3.5 任务卸载和资源分配联合优化问题 | 第35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 4 任务卸载与资源分配联合优化算法设计 | 第37-50页 |
| 4.1 算法设计思路 | 第37-38页 |
| 4.2 资源分配问题 | 第38-43页 |
| 4.3 任务卸载决策问题 | 第43-48页 |
| 4.4 算法可行性和复杂度分析 | 第48-49页 |
| 4.5 原最优化问题的理论下界 | 第49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 仿真和算法性能分析 | 第50-56页 |
| 5.1 仿真环境和参数 | 第50-51页 |
| 5.2 进行比较的参照算法 | 第51-52页 |
| 5.3 仿真结果分析 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56页 |
| 6.2 未来展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
