| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·动态问题的直接、间接解法 | 第13页 |
| ·迭代动态规划法 | 第13-14页 |
| ·动态问题求解的智能启发式算法 | 第14页 |
| ·动态问题求解的粒计算方法 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究内容与创新点 | 第15-16页 |
| ·本文内容的组织安排 | 第16-18页 |
| 第二章 静态商空间理论及其应用 | 第18-47页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·商空间理论 | 第18-24页 |
| ·商空间理论概述 | 第18-22页 |
| ·商空间合成与分解技术 | 第22-24页 |
| ·基于模糊商空间理论的多层次、多侧面合成方法 | 第24-31页 |
| ·多层次、多侧面的商空间合成模型 | 第26-28页 |
| ·基于模糊理论的多层次、多侧面商空间合成方法 | 第28-31页 |
| ·基于模糊商空间理论的云资源调度算法 | 第31-46页 |
| ·问题建模 | 第33-36页 |
| ·云资源调度算法描述 | 第36-41页 |
| ·仿真实验与分析 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于BETA分布的动态商空间模型及其应用 | 第47-67页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·基于Beta分布的动态商空间模型 | 第48-53页 |
| ·问题建模 | 第48-50页 |
| ·直接信任度评估 | 第50-51页 |
| ·间接信任度评估 | 第51页 |
| ·时间因素 | 第51-52页 |
| ·基于信任度评估的动态商空间模型 | 第52-53页 |
| ·基于动态商空间模型的最优路径搜索算法 | 第53-60页 |
| ·问题建模 | 第54-57页 |
| ·算法描述 | 第57-60页 |
| ·仿真实验及分析 | 第60-66页 |
| ·实验环境 | 第60页 |
| ·仿真实验和结果分析 | 第60-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 基于主观BAYESIAN方法的动态商空间模型及其应用 | 第67-87页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·基于主观Bayesian方法的动态商空间模型 | 第68-76页 |
| ·直接信任关系 | 第70-71页 |
| ·推荐信任关系 | 第71-76页 |
| ·时间因素 | 第76页 |
| ·基于主观Bayesian动态商空间模型的动态级调度算法 | 第76-79页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第79-85页 |
| ·惩罚机制与分级剪枝过滤机制 | 第80-82页 |
| ·各类恶意节点情况下的比较 | 第82-84页 |
| ·不同节点数情况下的比较 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-87页 |
| 第五章 基于GAMMA分布的动态商空间模型及其应用 | 第87-107页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·基于Gamma分布的动态商空间模型 | 第88-93页 |
| ·时间因素 | 第88-89页 |
| ·直接信任关系 | 第89-92页 |
| ·推荐信任关系 | 第92-93页 |
| ·基于Gamma分布动态商空间模型的动态级调度算法 | 第93-97页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第97-105页 |
| ·失效恢复机制 | 第98-102页 |
| ·不同任务数情况下的比较 | 第102-103页 |
| ·不同节点数情况下的比较 | 第103-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第六章 总结与展望 | 第107-110页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·展望 | 第108-110页 |
| 图索引 | 第110-112页 |
| Figure Index | 第112-114页 |
| 表索引 | 第114页 |
| Table Index | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-127页 |
| 致谢 | 第127-128页 |
| 个人简介学术论文与科研成果 | 第128-12页 |
