| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内外车联网研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内外雾计算研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究面临的挑战 | 第14-15页 |
| 1.4 论文主要内容及结构安排 | 第15-17页 |
| 第2章 雾计算及车联网部署相关技术 | 第17-27页 |
| 2.1 雾计算介绍 | 第17-22页 |
| 2.1.1 雾计算和云计算部署方案的比较 | 第19-20页 |
| 2.1.2 雾计算的应用 | 第20-22页 |
| 2.2 车联网及相关技术介绍 | 第22-26页 |
| 2.2.1 车联网体系架构 | 第23-24页 |
| 2.2.2 车联网通信主要技术 | 第24-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 FC-IoV融合网络架构设计与优化问题建模 | 第27-37页 |
| 3.1 FC-IoV融合网络架构设计 | 第27-29页 |
| 3.2 网络架构设计和部署的关键因素 | 第29-30页 |
| 3.3 网络部署与规模测算(ODD)问题描述与假设 | 第30-32页 |
| 3.4 基于ILP的数学模型建立 | 第32-36页 |
| 3.4.1 变量与符号的定义 | 第32-34页 |
| 3.4.2 目标函数和约束条件 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于Gurobi的拓扑模型优化求解 | 第37-49页 |
| 4.1 基于Gurobi的ILP模型创建 | 第37-40页 |
| 4.1.1 Gurobi介绍 | 第37页 |
| 4.1.2 ILP数学模型的生成 | 第37-40页 |
| 4.2 Gurobi模型优化求解 | 第40-44页 |
| 4.3 模型验证实验 | 第44-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 启发式算法设计 | 第49-58页 |
| 5.1 算法描述 | 第49-51页 |
| 5.2 算法实例 | 第51-54页 |
| 5.3 仿真实验和结果对比分析 | 第54-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |