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基于随机图理论的负载分配研究

摘 要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
   ·研究背景第11-12页
   ·选题依据第12页
   ·工作思路第12-13页
   ·工作切入点的选取第13-14页
   ·主要研究内容及创新点第14页
   ·本章小结第14-16页
第二章 负载分配及相关工作分析第16-32页
   ·负载分配第16-19页
     ·负载分配简述及关键要素分析第16-18页
     ·负载分配算法介绍及分析第18-19页
   ·复杂网络与随机图第19页
   ·随机图简介第19-24页
     ·随机图的基本概念第19-20页
     ·经典的ER随机图第20-21页
     ·SCALE FREE随机图第21页
     ·“SMALL-WORLD”现象与SMALL WORLD随机图第21-22页
     ·任意度随机图第22-23页
     ·有向随机图第23页
     ·随机二分图第23页
     ·随机图的阈值第23-24页
     ·随机图过程第24页
   ·复杂网络的相关研究第24页
   ·随机图在计算机领域的应用第24-26页
     ·信息扩散第25页
     ·拓扑结构第25-26页
     ·系统健壮性分析第26页
     ·其它类型应用第26页
   ·BALLS AND BINS问题第26-30页
     ·单选范型第26-27页
     ·多选范型第27-28页
     ·ALWAYS GO LEFT模型第28页
     ·其它关于BALLS AND BINS的工作第28-30页
     ·进一步分析BALLS AND BINS第30页
   ·研究方法说明第30页
   ·本章小结第30-32页
第三章 基于随机图的BALLS AND BINS分析第32-53页
   ·基于随机图的BALLS AND BINS建模第32-35页
     ·多选范型建模第32-33页
     ·ALWAYS GO LEFT过程建模第33-35页
     ·建模过程的进一步说明第35页
   ·多选范型分析第35-43页
     ·多选范型仿真分析思路第35-36页
     ·多选范型所确定随机图第36-38页
     ·多选范型仿真第38-40页
     ·多选范型仿真结果说明第40-41页
     ·多选范型进一步讨论第41-43页
   ·ALWAYS GO LEFT分析及仿真第43-48页
     ·ALWAYS GO LEFT分组不对称性第43-44页
     ·ALWAYS GO LEFT仿真第44-47页
     ·ALWAYS GO LEFT度数特征第47页
     ·ALWAYS GO LEFT进一步讨论第47-48页
   ·多选范型(D=2)和标准ALWAYS GO LEFT过程的异同第48-49页
   ·多选范型的选筐和放球策略第49-51页
   ·本章小节第51-53页
第四章 多选范型拓展第53-67页
   ·拓展多选范型的意义第53-57页
     ·单选范型和多选范型混合的示例第53-54页
     ·单选范型和多选范型性质分析第54-57页
   ·多选范型1< d < 2 过程建模第57-58页
   ·1< d < 2 过程微分方程模型第58-59页
   ·1< d < 2 过程的仿真第59-62页
   ·1< d < 2 过程的性质分析第62-63页
   ·对1< d < 2 过程的进一步讨论第63-65页
   ·本章小节第65-67页
第五章 “SMALL-WORLD”现象与负载分配第67-84页
   ·结构化BALLS AND BINS分析第67-68页
   ·环型结构的BALLS AND BINS第68-72页
     ·问题起源第68-70页
     ·环型结构BALLS AND BINS分析第70-72页
   ·SMALL WORLD结构的BALLS AND BINS第72-76页
     ·SMALL WORLD结构与环型结构的异同第72-73页
     ·SMALL WORLD结构BALLS AND BINS第73-76页
   ·与D=1+P过程的对比第76-79页
   ·改进SMALL WORLD结构的BALLS AND BINS第79-80页
   ·其它结构的BALLS AND BINS第80-83页
     ·ER随机图结构BALLS AND BINS第80-81页
     ·树型结构BALLS AND BINS第81-83页
   ·本章小节第83-84页
第六章 利用“SMALL-WORLD”现象实现负载平衡第84-93页
   ·无集中节点的BALLS AND BINS问题第84-85页
   ·“SMALL-WORLD”现象与负载平衡关系第85-86页
     ·实例分析第85页
     ·“SMALL-WORLD”现象促进负载平衡的原因第85-86页
   ·“SMALL-WORLD”与拓扑结构第86-88页
     ·拓扑结构生成第86-87页
     ·拓扑结构的健壮性分析第87-88页
   ·利用“SMALL-WORLD”现象实现负载平衡第88-90页
     ·SMALL WORLD随机图上的最近邻居算法第89-90页
     ·ER随机图上的直接方法第90页
   ·层次化随机图与负载分配的关系第90-91页
     ·层次化随机图的生成第91页
     ·层次化随机图上的负载分配第91页
   ·本章小节第91-93页
第七章 负载分配随机算法重用分析第93-105页
   ·随机算法和可信软件重用第93页
   ·BALLS AND BINS的应用讨论第93-101页
     ·传感器网络简介第94页
     ·聚类首领选举策略第94-95页
     ·聚类首领选举策略仿真第95-96页
     ·内存分配应用第96-97页
     ·BFSDM详细设计第97-99页
     ·BALLS AND BINS内存分配算法第99-100页
     ·关于BALLS AND BINS内存分配算法实现的简单说明第100-101页
   ·BALLS AND BINS的应用总结第101-102页
   ·BALLS AND BINS与排队模型第102-103页
   ·其它和随机图有关的负载分配模型第103-104页
   ·本章小节第104-105页
第八章 总结及未来工作展望第105-107页
致谢第107-109页
参考文献第109-119页
博士期间的学术论文及科研成果第119-124页

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