| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第17-32页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第17-20页 |
| 1.1.1 云计算的服务模式 | 第17-18页 |
| 1.1.2 系统能耗与性能的权衡问题 | 第18-19页 |
| 1.1.3 计算资源分配和定价问题 | 第19-20页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第20-24页 |
| 1.2.1 任务资源分配方法 | 第21-22页 |
| 1.2.2 节能资源配置方法 | 第22-23页 |
| 1.2.3 定价式资源配置方法 | 第23-24页 |
| 1.3 相关研究理论 | 第24-29页 |
| 1.3.1 博弈理论 | 第24-26页 |
| 1.3.2 排队理论 | 第26-28页 |
| 1.3.3 拉格朗日对偶法 | 第28-29页 |
| 1.4 本文主要贡献与创新 | 第29-31页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第31-32页 |
| 第2章 能耗感知的合作博弈云计算负载分配方法 | 第32-47页 |
| 2.1 问题概述 | 第32-33页 |
| 2.2 相关工作 | 第33-34页 |
| 2.3 模型与预备知识 | 第34-37页 |
| 2.3.1 纳什竞价解 | 第34页 |
| 2.3.2 多服务器模型 | 第34-36页 |
| 2.3.3 能耗模型 | 第36-37页 |
| 2.4 合作博弈框架 | 第37-41页 |
| 2.4.1 任务分配问题定义 | 第37页 |
| 2.4.2 基于NBS的任务分配问题 | 第37-40页 |
| 2.4.3 节能资源配置策略 | 第40页 |
| 2.4.4 合作博弈算法 | 第40-41页 |
| 2.5 实验结果 | 第41-45页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第41-42页 |
| 2.5.2 负载影响评估 | 第42-44页 |
| 2.5.3 QoS级别的影响评估 | 第44-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 一种能耗感知的Stackelberg博弈数据中心资源配置方法 | 第47-70页 |
| 3.1 问题概述 | 第47-48页 |
| 3.2 相关工作 | 第48-49页 |
| 3.3 系统模型 | 第49-52页 |
| 3.3.1 数据中心模型 | 第50-52页 |
| 3.3.2 功率模型 | 第52页 |
| 3.4 调度代理分配策略 | 第52-56页 |
| 3.4.1 任务分配定义 | 第53-54页 |
| 3.4.2 跟随者最优策略算法 | 第54-56页 |
| 3.5 数据中心资源节能配置策略 | 第56-61页 |
| 3.5.1 能耗优化定义 | 第56-57页 |
| 3.5.2 能耗优化算法 | 第57-59页 |
| 3.5.3 Stackelberg博弈算法 | 第59-61页 |
| 3.5.4 简单示例 | 第61页 |
| 3.6 模拟实验 | 第61-69页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第62-64页 |
| 3.6.2 负载速率的影响评估 | 第64-65页 |
| 3.6.3 平均响应时间的影响评估 | 第65-66页 |
| 3.6.4 动态负载影响评估 | 第66-68页 |
| 3.6.5 算法收敛性 | 第68-69页 |
| 3.7 本章小结 | 第69-70页 |
| 第4章 边缘云非合作博弈任务卸载方法研究 | 第70-87页 |
| 4.1 问题概述 | 第70-71页 |
| 4.2 相关工作 | 第71-72页 |
| 4.3 系统模型 | 第72-75页 |
| 4.3.1 边缘云系统模型 | 第72-74页 |
| 4.3.2 边缘云用户模型 | 第74-75页 |
| 4.4 任务卸载非合作博弈 | 第75-78页 |
| 4.4.1 任务卸载博弈定义 | 第75-77页 |
| 4.4.2 Nash均衡存在分析 | 第77-78页 |
| 4.5 算法设计 | 第78-81页 |
| 4.5.1 用户最优任务卸载算法 | 第78-79页 |
| 4.5.2 分布式任务卸载算法 | 第79-81页 |
| 4.6 实验结果 | 第81-85页 |
| 4.6.1 实验参数设置 | 第82页 |
| 4.6.2 收敛性评估 | 第82-83页 |
| 4.6.3 平均响应时间评估 | 第83-85页 |
| 4.7 本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 基于无妒性拍卖机制的虚拟机资源分配方法 | 第87-113页 |
| 5.1 问题概述 | 第87-88页 |
| 5.2 相关工作 | 第88-90页 |
| 5.3 系统模型 | 第90-95页 |
| 5.3.1 虚拟机供应模型 | 第90-93页 |
| 5.3.2 用户效用模型 | 第93-94页 |
| 5.3.3 虚拟机分配与定价模型 | 第94-95页 |
| 5.4 机制设计框架 | 第95-97页 |
| 5.4.1 无妒忌性属性 | 第95-96页 |
| 5.4.2 收益上界 | 第96页 |
| 5.4.3 无妒忌性机制框架 | 第96-97页 |
| 5.5 虚拟机分配与定价的无妒忌机制实现 | 第97-106页 |
| 5.5.1 一致评估函数 | 第97-100页 |
| 5.5.2 参数值选取 | 第100-101页 |
| 5.5.3 收益上界计算 | 第101页 |
| 5.5.4 目标收益计算 | 第101-103页 |
| 5.5.5 支付费用计算与资源分配 | 第103页 |
| 5.5.6 EFM机制属性讨论 | 第103-106页 |
| 5.6 实验结果 | 第106-112页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第107-108页 |
| 5.6.2 收益评估 | 第108-109页 |
| 5.6.3 社会福利评估 | 第109-111页 |
| 5.6.4 用户数量变化评估 | 第111-112页 |
| 5.7 本章小结 | 第112-113页 |
| 总结与展望 | 第113-116页 |
| 参考文献 | 第116-126页 |
| 附录A 发表论文和参加科研情况说明 | 第126-127页 |
| 附录B 攻读学位期间所参加的科研项目及申请的专利 | 第127-128页 |
| 致谢 | 第128页 |