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云辅助P2P-VoD系统服务器带宽资源优化关键技术研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
主要縮略语及中英文对照第15-16页
第一章 绪论第16-24页
    1.1. 研究背景第16-17页
    1.2. 研究意义第17-19页
    1.3. 研究内容第19-21页
    1.4. 论文结构第21页
    1.5. 本章参考文献第21-24页
第二章 服务器带宽资源优化研究综述第24-41页
    2.1. 云辅助P2P-VoD系统架构第24-27页
        2.1.1. 云与应用移植第25页
        2.1.2. 系统架构第25-27页
    2.2. P2P节点选择和激励机制第27-32页
        2.2.1. 邻居节点选择第27-29页
        2.2.2. 节点激励机制第29-32页
    2.3. 服务器带宽请求预测第32-34页
    2.4. 视频移植定价策略第34-37页
    2.5. 本章小结第37-38页
    2.6. 本章参考文献第38-41页
第三章 面向移动设备的服务器带宽开销降低机制第41-60页
    3.1. 引言第41-42页
    3.2. 邻居节点选择算法(NCS)第42-46页
        3.2.1. 节点缓冲区模型第42-43页
        3.2.2. 邻居节点选择算法第43-44页
        3.2.3. 数据块下载算法第44-46页
    3.3. 分布式线性税收算法(DLT)第46-50页
        3.3.1. 线性税收算法模型第47-48页
        3.3.2. 分布式线性税收算法第48-50页
    3.4. 模拟实验评价第50-58页
        3.4.1. 模拟实验参数第50-51页
        3.4.2. 带宽费用开销评估第51-53页
        3.4.3. 节点请求拒绝数评估第53-54页
        3.4.4. 节点下载速率评估第54-56页
        3.4.5. 分布式线性税收算法评估第56-58页
    3.5. 本章小结第58页
    3.6. 本章参考文献第58-60页
第四章 面向服务器请求带宽预测机制第60-74页
    4.1. 引言第60-61页
    4.2. P2P-VoD系统贡献与消耗平衡模型第61-62页
    4.3. 在线节点数量预测第62-65页
        4.3.1. 基于历史数据的在线节点数量预测算法第63-64页
        4.3.2. 无历史数据的在线节点数量预测算法第64-65页
    4.4. 种子节点上传带宽数量预测第65-67页
    4.5. 下载节点上传带宽数量预测第67页
    4.6. 模拟实验评价第67-72页
        4.6.1. 基于历史数据的在线节点数预测结果第68-69页
        4.6.2. 无历史数据的在线节点数预测结果第69-71页
        4.6.3. 种子节点上传带宽预测结果第71-72页
        4.6.4. 服务器带宽请求数预测结果第72页
    4.7. 本章小结第72-73页
    4.8. 本章参考文献第73-74页
第五章 基于云预留资源的单云视频移植第74-89页
    5.1. 引言第74-75页
    5.2. 最小化预留带宽优化算法第75-80页
        5.2.1. 视频移植费用模型第75-76页
        5.2.2. 视频请求分配模型第76-77页
        5.2.3. 云带宽预留优化算法第77-80页
    5.3. 视频内容数据移植策略第80-82页
    5.4. 云预留资源视频移植系统举例第82页
    5.5. 模拟实验评价第82-87页
        5.5.1. 模拟实验参数设置第82-83页
        5.5.2. 稳定状态下性能评估第83-86页
        5.5.3. 高峰状态下性能评估第86-87页
    5.6. 本章小结第87-88页
    5.7. 本章参考文献第88-89页
第六章 基于可信拍卖机制的多云视频移植第89-106页
    6.1. 引言第89-90页
    6.2. 云辅助VoD系统拍卖算法模型第90-91页
    6.3. 基于最低价格中标的拍卖算法第91-97页
        6.3.1. 视频实例定价机制第91-92页
        6.3.2. 基于最低价格的视频实例分配算法第92-94页
        6.3.3. 实例替换算法第94-96页
        6.3.4. 基于k-Vickrey的费用支付算法第96-97页
    6.4. 基于AEM的联盟限制算法第97-99页
    6.5. 实验评价第99-104页
        6.5.1. 实验设置第100页
        6.5.2. 实验结果第100-104页
    6.6. 讨论第104-105页
    6.7. 本章小结第105页
    6.8. 本章参考文献第105-106页
第七章 结束语第106-109页
    7.1. 论文总结第106-108页
    7.2. 进一步研究工作第108-109页
致谢第109-111页
攻读博士学位期间发表和录用的论文第111页

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