社交云资源交易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 概念及特征 | 第11-12页 |
| 1.1.2 服务形式 | 第12-13页 |
| 1.1.3 部署模式 | 第13页 |
| 1.2 社交云 | 第13-16页 |
| 1.2.1 社交网络 | 第13-14页 |
| 1.2.2 产生背景 | 第14页 |
| 1.2.3 研究热点 | 第14-16页 |
| 1.3 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4 课题来源 | 第18页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 拍卖理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 拍卖概念 | 第19页 |
| 2.1.2 拍卖方式 | 第19-21页 |
| 2.2 神经网络 | 第21-22页 |
| 2.2.1 原理及应用 | 第21-22页 |
| 2.2.2 RBF神经网络 | 第22页 |
| 2.3 群体智能 | 第22-23页 |
| 2.3.1 概述 | 第22页 |
| 2.3.2 磷虾群优化算法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 社交云资源交易机制设计 | 第25-67页 |
| 3.1 系统框架 | 第25-29页 |
| 3.1.1 社交云资源 | 第25页 |
| 3.1.2 系统角色与机构 | 第25-27页 |
| 3.1.3 整体流程 | 第27-29页 |
| 3.2 基于协商与合约的私下交易机制 | 第29-30页 |
| 3.2.1 资源交易模式 | 第29页 |
| 3.2.2 私下交易过程 | 第29-30页 |
| 3.3 辅助机制及系统设计 | 第30-40页 |
| 3.3.1 社交关系拓扑系统 | 第30-32页 |
| 3.3.2 QoE互评机制 | 第32-33页 |
| 3.3.3 基于RBF神经网络的用户识别系统 | 第33-37页 |
| 3.3.4 用户贡献系统 | 第37-38页 |
| 3.3.5 社交货币激励机制 | 第38-40页 |
| 3.4 改进的双向组合拍卖协议设计 | 第40-46页 |
| 3.4.1 买方投标描述 | 第40-41页 |
| 3.4.2 卖方投标描述 | 第41页 |
| 3.4.3 胜标确定规则 | 第41-44页 |
| 3.4.4 IDCA流程 | 第44-46页 |
| 3.5 基于GD-FL的竞价策略设计 | 第46-57页 |
| 3.5.1 GD竞价策略 | 第46-47页 |
| 3.5.2 FL竞价策略 | 第47-57页 |
| 3.6 胜标确定方法 | 第57-65页 |
| 3.6.1 约束调整 | 第57-58页 |
| 3.6.2 随机排序法 | 第58-60页 |
| 3.6.3 改进的KH算法 | 第60-64页 |
| 3.6.4 整体优化流程 | 第64-65页 |
| 3.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 仿真实现与性能评价 | 第67-87页 |
| 4.1 仿真环境 | 第67页 |
| 4.2 仿真实现 | 第67-74页 |
| 4.2.1 拍卖功能的仿真实现 | 第67-69页 |
| 4.2.2 竞价策略的仿真实现 | 第69-71页 |
| 4.2.3 胜标确定方法的仿真实现 | 第71-72页 |
| 4.2.4 辅助机制及系统的仿真实现 | 第72-74页 |
| 4.3 性能评价 | 第74-85页 |
| 4.3.1 基准机制与仿真设置 | 第74-76页 |
| 4.3.2 性能对比 | 第76-82页 |
| 4.3.3 改进分析 | 第82-85页 |
| 4.4 本章小结 | 第85-87页 |
| 第5章 结束语 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-93页 |
| 致谢 | 第93-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第95页 |
