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基于不对称信息博弈的社交云资源管理机制的设计与仿真实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 云计算第11-13页
        1.1.1 定义第11页
        1.1.2 特点第11-12页
        1.1.3 分类第12-13页
    1.2 社交网络第13-14页
        1.2.1 定义第13-14页
        1.2.2 研究热点第14页
    1.3 社交云第14-15页
        1.3.1 定义第14-15页
        1.3.2 研究热点第15页
    1.4 社交云资源管理第15-16页
    1.5 研究现状第16-17页
    1.6 课题来源第17页
    1.7 本文组织结构第17-19页
第2章 相关理论基础第19-27页
    2.1 博弈论第19-21页
        2.1.1 博弈概念第19页
        2.1.2 博弈分类第19-21页
    2.2 神经网络第21-22页
        2.2.1 基本原理第21页
        2.2.2 神经网络类型第21-22页
    2.3 深度学习第22-23页
        2.3.1 基本概念第22页
        2.3.2 受限玻尔兹曼机第22-23页
    2.4 智能优化算法第23页
        2.4.1 概述第23页
        2.4.2 TL智能优化算法第23页
    2.5 基尼系数第23-25页
        2.5.1 基本概念第23-24页
        2.5.2 洛伦茨曲线第24-25页
        2.5.3 基尼系数计算方法第25页
    2.6 本章小结第25-27页
第3章 社交云资源管理机制设计第27-57页
    3.1 系统框架第27-31页
        3.1.1 系统角色第27-28页
        3.1.2 系统架构第28-31页
    3.2 关系偏好第31-33页
        3.2.1 交易度第31页
        3.2.2 关系程度第31-32页
        3.2.3 社交威望第32-33页
    3.3 价格预测第33-40页
        3.3.1 影响因素第33-34页
        3.3.2 社交云资源消费者单价计算第34-35页
        3.3.3 深度学习算法第35-39页
        3.3.4 基于深度学习算法的价格预测方法第39-40页
    3.4 竞价策略第40-45页
        3.4.1 不对称信息博弈第40-41页
        3.4.2 基于不对称信息博弈的竞价策略第41-45页
    3.5 资源分配方法第45-54页
        3.5.1 解的表达第46页
        3.5.2 约束条件第46-47页
        3.5.3 初始解种群的生成第47-48页
        3.5.4 优化目标第48-52页
        3.5.5 基于TL智能优化算法的资源分配方法第52-54页
    3.6 恶意行为的甄别与惩罚第54-55页
    3.7 本章小结第55-57页
第4章 仿真实现与性能评价第57-81页
    4.1 仿真环境第57页
    4.2 仿真实现第57-66页
        4.2.1 资源管理系统的仿真实现第57-58页
        4.2.2 辅助系统的仿真实现第58-60页
        4.2.3 价格预测及竞价策略的仿真实现第60-61页
        4.2.4 资源分配方法的仿真实现第61-62页
        4.2.5 相关数据库的设计第62-66页
    4.3 参数设置第66-72页
        4.3.1 资源定价第66-67页
        4.3.2 市场规模第67页
        4.3.3 供求规模第67-68页
        4.3.4 深度学习网络第68-72页
        4.3.5 资源分配方法第72页
    4.4 有效性测试第72-74页
        4.4.1 辅助系统的有效性测试第72-73页
        4.4.2 价格预测的有效性测试第73-74页
        4.4.3 竞价策略的有效性测试第74页
    4.5 性能评价第74-79页
        4.5.1 基准机制第74-75页
        4.5.2 性能对比第75-79页
    4.6 本章小结第79-81页
第5章 结束语第81-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
攻读硕士学位期间发表的论文第89页

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