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基于机器学习的C-RAN的资源调度与分配

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第16-20页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 目的与意义第17-19页
    1.3 主要内容及结构第19-20页
第二章 C-RAN资源调度技术相关研究第20-36页
    2.1 架构及场景第20-23页
    2.2 资源调度问题第23-24页
    2.3 资源调度技术研究第24-25页
    2.4 资源调度算法第25-35页
        2.4.1 常见算法第25-26页
        2.4.2 化学反应算法第26-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 基于UE可迁移情况的功率优化第36-58页
    3.1 C-RAN资源调度模型第36-39页
        3.1.1 系统描述第36-37页
        3.1.2 计算资源模型第37页
        3.1.3 功率模型第37-39页
    3.2 UE可迁移资源调度模型第39-41页
        3.2.1 资源调度建模第39-40页
        3.2.2 资源调度模型中的NP难问题第40-41页
    3.3 相关算法第41-43页
        3.3.1 两阶段优化算法第41页
        3.3.2 动态资源监测算法第41-42页
        3.3.3 遗传算法第42-43页
    3.4 UE在BBU中迁移的化学反应算法第43-50页
        3.4.1 势能计算第44页
        3.4.2 撞墙反应第44-47页
        3.4.3 分解反应第47-48页
        3.4.4 交换反应第48页
        3.4.5 合成反应第48-49页
        3.4.6 分子结构第49-50页
        3.4.7 参数设置第50页
    3.5 UE在BBU中可迁移资源调度算法框架第50-52页
    3.6 仿真分析第52-57页
        3.6.1 仿真参数设置第52-53页
        3.6.2 仿真结果分析第53-57页
    3.7 本章小结第57-58页
第四章 基于UE不可迁移情况的功率优化第58-72页
    4.1 UE不可迁移资源调度模型第58-61页
    4.2 相关算法第61-62页
        4.2.1 首次适应算法第61页
        4.2.2 首次适应下降算法第61页
        4.2.3 最佳适应算法第61页
        4.2.4 最佳适应下降算法第61-62页
    4.3 UE在BBU中不可迁移的化学反应算法第62-68页
        4.3.1 势能计算第62-64页
        4.3.2 撞墙反应第64-65页
        4.3.3 分解反应第65-66页
        4.3.4 交换反应第66页
        4.3.5 合成反应第66页
        4.3.6 参数设置第66-68页
    4.4 仿真分析第68-71页
    4.5 本章小结第71-72页
第五章 基于C-RAN架构的资源调度与分配方法实现第72-79页
    5.1 应用场景建立第72-74页
        5.1.1 场景说明第72-73页
        5.1.2 BBU池内BBU分配模型建立第73-74页
    5.2 应用结果分析第74-78页
    5.3 本章小结第78-79页
第六章 总结及展望第79-81页
    6.1 工作总结第79页
    6.2 未来的研究工作第79-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-86页
个人简历、攻硕期间取得的研究成果第86页

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