移动边缘计算环境下的资源优化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的研究内容和主要贡献 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的内容与安排 | 第15-16页 |
| 第二章 移动边缘计算概述 | 第16-22页 |
| 2.1 移动边缘计算的架构与优势 | 第16-17页 |
| 2.2 移动边缘计算的关键技术 | 第17-20页 |
| 2.3 移动边缘计算的应用模式 | 第20-22页 |
| 第三章 停靠车辆场景下的计算资源调度 | 第22-33页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 系统模型 | 第22-23页 |
| 3.3 问题描述 | 第23-26页 |
| 3.3.1 停车场车流量模型 | 第23-24页 |
| 3.3.2 买家模型 | 第24页 |
| 3.3.3 卖家模型 | 第24-25页 |
| 3.3.4 契约论建模 | 第25-26页 |
| 3.4 求解算法 | 第26-29页 |
| 3.5 仿真结果 | 第29-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 公交车场景下的计算资源调度 | 第33-40页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 系统模型 | 第33-34页 |
| 4.3 问题描述 | 第34-36页 |
| 4.3.1 公交车的效益函数 | 第35-36页 |
| 4.3.2 路侧云成本 | 第36页 |
| 4.4 求解算法 | 第36-38页 |
| 4.5 仿真结果 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 本地云协助场景下的计算资源调度 | 第40-52页 |
| 5.1 引言 | 第40页 |
| 5.2 系统模型 | 第40-41页 |
| 5.3 问题描述 | 第41-43页 |
| 5.3.1 资源需求和提供的车辆效益函数 | 第41-42页 |
| 5.3.2 本地服务商的效益函数 | 第42-43页 |
| 5.4 求解和算法 | 第43-48页 |
| 5.4.1 求解与证明 | 第43-46页 |
| 5.4.2 求解算法 | 第46-48页 |
| 5.5 仿真结果 | 第48-51页 |
| 5.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间发表的科研成果 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
