面向智能制造服务的雾资源调度技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要工作和研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文创新点 | 第12页 |
| 1.5 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 智能制造服务与雾计算相关理论及综述 | 第14-24页 |
| 2.1 工业物联网 | 第14-16页 |
| 2.2 智能制造 | 第16-20页 |
| 2.2.1 智能制造简介 | 第16-19页 |
| 2.2.2 智能制造服务 | 第19-20页 |
| 2.3 雾计算 | 第20-23页 |
| 2.3.1 雾计算架构 | 第21-22页 |
| 2.3.2 雾计算应用 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 面向智能制造服务的雾计算架构 | 第24-37页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-25页 |
| 3.2 总体架构 | 第25-27页 |
| 3.2.1 全面感知层 | 第25-26页 |
| 3.2.2 雾计算层 | 第26-27页 |
| 3.2.3 云计算层 | 第27页 |
| 3.3 雾资源管理 | 第27-30页 |
| 3.4 服务分类 | 第30-31页 |
| 3.5 通信流程 | 第31-36页 |
| 3.5.1 MQTT通信协议 | 第31-33页 |
| 3.5.2 通信流程 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 面向智能制造服务的雾资源调度算法研究 | 第37-51页 |
| 4.1 模型建立 | 第37-40页 |
| 4.1.1 任务图 | 第37-38页 |
| 4.1.2 雾节点图 | 第38页 |
| 4.1.3 问题描述 | 第38-39页 |
| 4.1.4 公式化描述 | 第39-40页 |
| 4.2 非启发式的雾资源调度算法 | 第40-42页 |
| 4.3 启发式的雾资源调度算法 | 第42-50页 |
| 4.3.1 算法概述 | 第43-45页 |
| 4.3.2 算法初始化 | 第45页 |
| 4.3.3 种群初始化 | 第45-46页 |
| 4.3.4 适应度函数 | 第46-47页 |
| 4.3.5 遗传算子 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 算法仿真与结果分析 | 第51-59页 |
| 5.1 非启发式的雾资源调度算法 | 第51-55页 |
| 5.1.1 仿真条件 | 第51-52页 |
| 5.1.2 仿真结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.2 启发式的雾资源调度算法 | 第55-57页 |
| 5.2.1 仿真条件 | 第55页 |
| 5.2.2 仿真结果与分析 | 第55-57页 |
| 5.3 Pri-Min与ADGRS算法的对比分析 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第66页 |
