| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第12-13页 |
| 1.2.1 资源调度策略研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 任务卸载研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第二章 边缘计算基本原理 | 第17-31页 |
| 2.1 边缘计算概念 | 第17-21页 |
| 2.1.1 边缘计算出现的背景 | 第17页 |
| 2.1.2 边缘计算的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.3 边缘计算与云的协同 | 第18-19页 |
| 2.1.4 边缘计算的应用与发展 | 第19-21页 |
| 2.2 资源部署研究概述 | 第21-24页 |
| 2.2.1 虚拟化技术概述 | 第21-22页 |
| 2.2.2 虚拟机的部署与迁移 | 第22-23页 |
| 2.2.3 边缘计算中基于虚拟化技术的研究 | 第23-24页 |
| 2.3 任务卸载研究概述 | 第24-29页 |
| 2.3.1 计算卸载的概述 | 第24-25页 |
| 2.3.2 卸载决策的影响因素 | 第25-27页 |
| 2.3.3 卸载决策的过程 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 边缘数据中心资源部署问题研究 | 第31-45页 |
| 3.1 边缘数据中心资源部署问题的描述与分析 | 第31-35页 |
| 3.1.1 资源部署问题所存在的网络系统架构 | 第31-32页 |
| 3.1.2 资源部署所要考略的多个因素 | 第32-35页 |
| 3.1.3 资源部署策略需要解决的问题 | 第35页 |
| 3.2 多应用场景下的边缘数据中心资源分配策略 | 第35-39页 |
| 3.2.1 资源部署系统模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 基于最小资源部署策略的问题模型 | 第37-39页 |
| 3.3 仿真与结果分析 | 第39-43页 |
| 3.3.1 仿真参数设置 | 第39-41页 |
| 3.3.2 仿真结果与分析 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 边缘计算中应用卸载问题研究 | 第45-59页 |
| 4.1 任务卸载问题的描述与分析 | 第45-47页 |
| 4.1.1 边缘计算任务卸载存在的问题 | 第45-46页 |
| 4.1.2 任务卸载策略解决的问题 | 第46页 |
| 4.1.3 边缘计算与云计算任务卸载架构 | 第46-47页 |
| 4.2 权衡时延和能耗的任务卸载策略 | 第47-54页 |
| 4.2.1 任务卸载问题系统模型 | 第47-49页 |
| 4.2.2 基于最小时延与能耗任务卸载策略问题模型 | 第49-51页 |
| 4.2.3 基于最小时延和能耗算法的任务卸载策略 | 第51-54页 |
| 4.3 仿真与结果分析 | 第54-58页 |
| 4.3.1 仿真参数设置 | 第54-56页 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 | 第56-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第59页 |
| 5.2 建议与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |