| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-24页 |
| 1.2.1 移动云计算技术研究进展 | 第18-22页 |
| 1.2.2 移动云计算技术应用中面临的挑战 | 第22-24页 |
| 1.3 论文主要工作及安排 | 第24-26页 |
| 第二章 基于QoE的移动云计算网络带宽资源分配优化设计 | 第26-46页 |
| 2.1 研究概述及研究内容 | 第26-28页 |
| 2.2 系统模型和问题描述 | 第28-31页 |
| 2.2.1 系统模型 | 第28-30页 |
| 2.2.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 2.3 多主多从两阶段斯坦克尔伯格博弈 | 第31-35页 |
| 2.3.1 移动终端算法 | 第31-34页 |
| 2.3.2 云服务提供商端算法 | 第34-35页 |
| 2.4 问题解决方案 | 第35-39页 |
| 2.4.1 解决方案 | 第35-37页 |
| 2.4.2 博弈收敛性和纳什均衡 | 第37-39页 |
| 2.5 仿真结果及分析 | 第39-44页 |
| 2.5.1 仿真参数设置 | 第39-40页 |
| 2.5.2 仿真结果分析 | 第40-44页 |
| 2.6 本章总结 | 第44-46页 |
| 第三章 基于微云的移动云计算网络多维资源的联合优化问题 | 第46-64页 |
| 3.1 研究概述及研究内容 | 第46-48页 |
| 3.2 系统模型及问题描述 | 第48-51页 |
| 3.2.1 系统模型 | 第48-50页 |
| 3.2.2 问题描述 | 第50-51页 |
| 3.3. 三阶段斯坦克尔伯格博弈 | 第51-53页 |
| 3.3.1 终端用户的算法 | 第51-52页 |
| 3.3.2 微云端的算法 | 第52-53页 |
| 3.3.3 远端云服务提供商的算法 | 第53页 |
| 3.4 三阶段斯坦克尔伯格博弈问题求解 | 第53-57页 |
| 3.4.1 求解用户端带宽和功率分配的最佳反应函数 | 第54-55页 |
| 3.4.2 求解微云端计算资源分配的最佳反应函数 | 第55-56页 |
| 3.4.3 求解远端云服务提供商的VM单位价格最佳反应函数 | 第56-57页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第57-62页 |
| 3.6 本章总结 | 第62-64页 |
| 第四章 基于演化博弈动态微云选择及带宽资源分配机制研究 | 第64-86页 |
| 4.1 研究概述及研究内容 | 第64-65页 |
| 4.2 系统模型及问题描述 | 第65-69页 |
| 4.2.1 系统模型 | 第65-67页 |
| 4.2.2 传输和信道模型 | 第67-68页 |
| 4.2.3 微云和DSCN网络之间的交互关系 | 第68-69页 |
| 4.3 异构演化博弈问题建模 | 第69-71页 |
| 4.3.1 非合作博弈问题建模 | 第69-70页 |
| 4.3.2 演化博弈问题建模 | 第70-71页 |
| 4.4 分析演化博弈 | 第71-76页 |
| 4.4.1 小小区用户的演化均衡 | 第71-73页 |
| 4.4.2 选择微云算法 | 第73-76页 |
| 4.5 非合作博弈分析 | 第76-78页 |
| 4.6 仿真结果及分析 | 第78-84页 |
| 4.6.1 仿真参数设置 | 第78-79页 |
| 4.6.2 仿真结果分析 | 第79-84页 |
| 4.7 本章总结 | 第84-86页 |
| 第五章 基于动态贝叶斯博弈的用户行为分析及功率分配方案研究 | 第86-98页 |
| 5.1 研究概述及研究内容 | 第86-87页 |
| 5.2 系统模型 | 第87-88页 |
| 5.3 优化问题建立 | 第88-89页 |
| 5.4 贝叶斯博弈分析 | 第89-93页 |
| 5.4.1 自私用户的贝叶斯博弈分析 | 第90-91页 |
| 5.4.2 恶意用户的贝叶斯博弈分析 | 第91-93页 |
| 5.5 仿真结果及分析 | 第93-96页 |
| 5.6 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-102页 |
| 6.1 本文的研究内容及创新 | 第98-99页 |
| 6.2 对未来研究工作的展望 | 第99-102页 |
| 参考文献 | 第102-118页 |
| 致谢 | 第118-120页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第120-121页 |
