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面向大数据的高性能网络传输关键技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第23-37页
    1.1 研究背景与意义第23-26页
    1.2 研究现状及主要问题第26-32页
        1.2.1 研究现状第26-30页
        1.2.2 主要问题第30-32页
    1.3 研究内容及关键技术挑战第32-34页
        1.3.1 构建固定时隙的周期性调度模型、算法及评估第32页
        1.3.2 构建截止期限的周期性调度模型、算法及评估第32-33页
        1.3.3 构建固定区间浮动时间期限周期性调度模型、算法及评估第33页
        1.3.4 构建可变时隙和带宽的周期性调度模型、算法及评估第33页
        1.3.5 构建终端主机吞吐量估计的周期性调度模型、算法及评估第33-34页
    1.4 本文创新第34页
    1.5 章节安排第34-37页
第二章 基于固定时隙的带宽预留周期性调度问题第37-55页
    2.1 引言第37-38页
    2.2 问题数学模型及问题定义第38-40页
        2.2.1 M-FSBS数学模型第38-39页
        2.2.2 M-FSBS问题定义第39-40页
    2.3 M-FSBS问题特例方案第40-42页
        2.3.1 MinRO-IS算法设计第40-42页
    2.4 M-FSBS一般问题方案第42-46页
        2.4.1 MinRO算法设计第43页
        2.4.2 MinBO算法设计第43-44页
        2.4.3 MinBSO算法设计第44-45页
        2.4.4 MinSHO算法设计第45页
        2.4.5 MinBHO算法设计第45-46页
    2.5 算法性能分析与评估第46-54页
        2.5.1 M-FSBS问题仿真实验设置第46-47页
        2.5.2 M-FSBS特例算法MinRO-IS性能评估与分析第47-49页
        2.5.3 M-FSBS一般问题算法MinRO性能评估与分析第49-54页
    2.6 结论第54页
    2.7 本章小结第54-55页
第三章 基于截止期限的带宽预留周期性调度问题第55-77页
    3.1 引言第55-56页
    3.2 数学模型及问题定义第56-59页
        3.2.1 M-DCBS数学模型第56-58页
        3.2.2 M-DCBS问题定义第58-59页
    3.3 算法设计第59-64页
        3.3.1 RRA算法分析第60页
        3.3.2 MUNRRA算法设计第60-61页
        3.3.3 FTSR辅助算法设计第61页
        3.3.4 FARR辅助算法设计第61-63页
        3.3.5 RBUTBL辅助算法设计第63-64页
    3.4 算法演示示例第64-69页
        3.4.1 MUNRRA算法演示第64-68页
        3.4.2 RRA算法演示第68-69页
    3.5 算法性能分析与评估第69-76页
        3.5.1 M-DCBS问题实验设置第69-70页
        3.5.2 MUNRRA算法性能分析与评估第70-76页
    3.6 结论第76页
    3.7 本章小结第76-77页
第四章 固定区间浮动时间期限的带宽预留周期性调度问题第77-91页
    4.1 引言第77-78页
    4.2 数学模型及问题定义第78-79页
        4.2.1 FBFS-DC数学模型第78-79页
        4.2.2 FBFS-DC问题定义第79页
    4.3 FBFS-DC问题复杂度证明第79-81页
    4.4 FBFS-DC问题算法设计第81-84页
        4.4.1 Product-BS算法设计第81-82页
        4.4.2 Slot-BS算法设计第82-83页
        4.4.3 BW-BS算法设计第83-84页
        4.4.4 FCFS-BS算法设计第84页
    4.5 算法性能分析与评估第84-89页
        4.5.1 FBFS-DC问题实验设置第85页
        4.5.2 Product-BS算法性能分析与评估第85-89页
    4.6 结论第89-90页
    4.7 本章小结第90-91页
第五章 可变时隙与带宽的周期性带宽调度问题第91-109页
    5.1 引言第91-92页
    5.2 VSBR-DC数学模型及问题定义第92-94页
        5.2.1 VSBR-DC数学模型第92-93页
        5.2.2 VSBR-DC问题定义第93-94页
    5.3 VSBR-DC问题复杂度证明第94-95页
    5.4 VSBR-DC问题算法设计第95-101页
        5.4.1 OSOAS-BS算法设计第96-97页
        5.4.2 Availability-BS算法设计第97-100页
        5.4.3 Deadline-BS算法设计第100页
        5.4.4 FCFS-BS算法设计第100-101页
    5.5 算法性能分析与评估第101-107页
        5.5.1 VSBR-DC问题实验设置第101-102页
        5.5.2 OSOAS-BS算法性能分析与评估第102-107页
    5.6 结论第107-108页
    5.7 本章小结第108-109页
第六章 终端吞吐量估计的周期性带宽调度问题第109-127页
    6.1 引言第109-110页
    6.2 数学模型及问题定义第110-112页
        6.2.1 FPWR-DC数学模型第110-111页
        6.2.2 FPWR-DC问题定义第111-112页
    6.3 FPWR-DC问题复杂度证明第112-114页
    6.4 FPWR-DC问题算法设计第114-118页
        6.4.1 ProductWT-BS算法设计第114-116页
        6.4.2 Dur-BS算法设计第116页
        6.4.3 TP-BS算法设计第116-117页
        6.4.4 DL-BS算法设计第117-118页
        6.4.5 Ava-BS算法设计第118页
        6.4.6 FCFS-BS算法设计第118页
    6.5 算法性能分析与评估第118-125页
        6.5.1 FPWR-DC问题实验设置第119-120页
        6.5.2 ProductWT-BS算法性能分析与评估第120-125页
    6.6 结论第125-126页
    6.7 本章小结第126-127页
第七章 总结与展望第127-131页
    7.1 总结第127-130页
    7.2 展望第130-131页
参考文献第131-141页
攻读博士学位期间取得的科研成果第141-143页
作者简介第143-145页
致谢第145-146页

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