移动自组网可信策略及应用结合研究
| 摘要 | 第1-14页 |
| ABSTRACT | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-22页 |
| ·移动自组网定义 | 第16-20页 |
| ·发展历史 | 第16-17页 |
| ·特点 | 第17-18页 |
| ·应用 | 第18-19页 |
| ·研究重点 | 第19-20页 |
| ·论文的选题背景和研究意义 | 第20-21页 |
| ·论文主要工作 | 第21-22页 |
| 第2章 相关研究工作 | 第22-28页 |
| ·可信概述 | 第22-25页 |
| ·信任的定义 | 第22-23页 |
| ·信任的属性 | 第23-24页 |
| ·信任关系类别 | 第24-25页 |
| ·可信系统的相关工作 | 第25-26页 |
| ·移动自组网信任研究现状 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于多维属性的节点可信评估 | 第28-41页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·相关性工作 | 第28-29页 |
| ·模型基本概念 | 第29-33页 |
| ·计算多属性的综合值 | 第29-30页 |
| ·信任关系类别 | 第30-31页 |
| ·属性权重的计算 | 第31-32页 |
| ·属性多维权重的模糊算法 | 第32-33页 |
| ·评估被评节点的信任值 | 第33页 |
| ·信任评估方案实例分析 | 第33-39页 |
| ·被评节点的属性 | 第33页 |
| ·实例分析 | 第33-39页 |
| ·时间复杂度分析 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于灰色马尔可夫链的信任预测 | 第41-63页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·灰色理论 | 第41-45页 |
| ·简介 | 第41-43页 |
| ·灰色理论在节点可信预测的适用性分析 | 第43页 |
| ·灰色SCGM(1,1)建模 | 第43-45页 |
| ·马尔可夫理论 | 第45-46页 |
| ·简介 | 第45页 |
| ·马尔可夫理论在节点可信预测的适用性分析 | 第45-46页 |
| ·灰色马尔可夫模型 | 第46-48页 |
| ·简介 | 第46页 |
| ·状态划分 | 第46-47页 |
| ·构造状态转移概率矩阵 | 第47页 |
| ·编制预测表 | 第47页 |
| ·确定预测值 | 第47-48页 |
| ·实例分析 | 第48-50页 |
| ·数据采集 | 第48页 |
| ·建立SCGM(1,1)模型 | 第48-49页 |
| ·状态划分建立转移矩阵 | 第49-50页 |
| ·可信路由协议 | 第50-62页 |
| ·可信模型 | 第50-54页 |
| ·信任预测应用到源路由机制 | 第54-56页 |
| ·实验结果评估 | 第56-61页 |
| ·实验小结 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于信任与粒子群算法的能耗策略 | 第63-79页 |
| ·引言 | 第63-65页 |
| ·路径能耗优化意义 | 第63-64页 |
| ·相关工作 | 第64-65页 |
| ·节点模型 | 第65-66页 |
| ·基于精英学习的量子行为粒子群算法 | 第66-70页 |
| ·算法描述 | 第66-68页 |
| ·种群初始化 | 第68页 |
| ·动态学习策略 | 第68-69页 |
| ·变尺度混沌学习策略 | 第69-70页 |
| ·多播树构造算法 | 第70-72页 |
| ·编码 | 第70-71页 |
| ·适应度函数 | 第71-72页 |
| ·步骤 | 第72页 |
| ·基于精英粒子群与可信的MAODV协议 | 第72-75页 |
| ·路由发现方法 | 第73页 |
| ·路由选择和路由激活 | 第73-74页 |
| ·组播树维护 | 第74-75页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第6章 基于信任机制与改进遗传算法的任务调度 | 第79-98页 |
| ·概述 | 第79-82页 |
| ·调度目标 | 第79-80页 |
| ·调度算法 | 第80页 |
| ·研究现状 | 第80-82页 |
| ·相关工作 | 第82-83页 |
| ·相关理论 | 第83-85页 |
| ·遗传算法 | 第83-84页 |
| ·模拟退火算法 | 第84-85页 |
| ·结合信任的遗传算法 | 第85-92页 |
| ·编码 | 第85-87页 |
| ·生成初始种群 | 第87页 |
| ·适应度函数 | 第87-89页 |
| ·选择 | 第89页 |
| ·交叉 | 第89-90页 |
| ·变异 | 第90-91页 |
| ·算法描述 | 第91-92页 |
| ·结合信任的遗传模拟退火算法 | 第92-93页 |
| ·模拟退火局部搜索策略 | 第92-93页 |
| ·精英保留策略 | 第93页 |
| ·算法流程 | 第93页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第93-97页 |
| ·参数设置 | 第94页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第94-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第7章 总结与展望 | 第98-100页 |
| ·本文总结 | 第98页 |
| ·课题展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 致谢 | 第111-112页 |
| 攻读学位期间参与科研项目及发表学术论文情况 | 第112-113页 |
| 外文论文 | 第113-154页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第154页 |
