| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 缩略语 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题背景 | 第11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要工作及章节安排 | 第12-15页 |
| 1.3.1 论文主要研究工作 | 第12页 |
| 1.3.2 论文各章节安排 | 第12-15页 |
| 第2章 Ad Hoc朵云中任务分配关键技术研究 | 第15-23页 |
| 2.1 Ad Hoc朵云 | 第15-16页 |
| 2.2 任务分配模型 | 第16-18页 |
| 2.3 任务分配架构 | 第18-19页 |
| 2.4 任务分配现有算法 | 第19-20页 |
| 2.5 粒子群优化与模拟退火优化相关理论 | 第20-21页 |
| 2.5.1 粒子群优化相关理论 | 第20页 |
| 2.5.2 模拟退火优化相关理论 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 Ad Hoc朵云中任务分配算法研究 | 第23-41页 |
| 3.1 Ad Hoc朵云中任务分配模型 | 第23-25页 |
| 3.1.1 通信模型 | 第24页 |
| 3.1.2 能耗与时延模型 | 第24-25页 |
| 3.1.3 优化目标 | 第25页 |
| 3.2 PSO-SA算法 | 第25-31页 |
| 3.2.1 粒子群优化 | 第25-26页 |
| 3.2.2 模拟退火优化 | 第26-27页 |
| 3.2.3 PSO-SA算法流程描述 | 第27-28页 |
| 3.2.4 仿真及分析 | 第28-31页 |
| 3.3 基于任务依赖的任务分配模型 | 第31-34页 |
| 3.3.1 基于DAG的任务依赖模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 通信模型 | 第33页 |
| 3.3.3 能耗与时延模型 | 第33-34页 |
| 3.3.4 优化目标 | 第34页 |
| 3.4 PSO-SA-DAG算法 | 第34-40页 |
| 3.4.1 PSO-SA-DAG算法流程描述 | 第34-36页 |
| 3.4.2 仿真及分析 | 第36-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于Ad Hoc朵云的任务分配实验验证平台实现 | 第41-61页 |
| 4.1 任务分配实验验证平台整体框架 | 第41-43页 |
| 4.2 事件管理层 | 第43-48页 |
| 4.2.1 事件的分类 | 第43-45页 |
| 4.2.2 事件接收与发送 | 第45-48页 |
| 4.3 云端管理层 | 第48-55页 |
| 4.3.1 朵云管理 | 第48-52页 |
| 4.3.2 任务分配管理 | 第52-54页 |
| 4.3.3 日志记录 | 第54-55页 |
| 4.4 决策分配层 | 第55-56页 |
| 4.4.1 算法实现 | 第55页 |
| 4.4.2 容灾机制 | 第55-56页 |
| 4.5 设备代理层 | 第56-57页 |
| 4.6 开发环境介绍 | 第57-60页 |
| 4.6.1 硬件环境 | 第57-59页 |
| 4.6.2 Android系统简介 | 第59-60页 |
| 4.7 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 Ad Hoc朵云中任务分配实验验证平台的测试与结果分析 | 第61-71页 |
| 5.1 配置与测试方式 | 第61-66页 |
| 5.2 测试环境和相关参数 | 第66-67页 |
| 5.3 结果及分析 | 第67-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第71页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第79页 |
| 1 学术论文 | 第79页 |
| 2 专利 | 第79页 |
| 3 参与的科研项目 | 第79页 |