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移动边缘计算(MEC)架构中高效内容分发技术

摘要第5-7页
abstract第7-8页
第一章 绪论第16-27页
    1.1 研究背景和意义第16-20页
        1.1.1 研究背景第16-18页
        1.1.2 研究意义第18-20页
    1.2 国内外研究现状第20-24页
        1.2.1 CDN/ICN网络中的内容缓存与分发第20-21页
        1.2.2 异构蜂窝网络中的内容缓存与分发第21-22页
        1.2.3 D2D网络中的内容缓存与分发第22-23页
        1.2.4 基于移动云计算和大数据技术的内容缓存与分发第23-24页
    1.3 主要研究内容及贡献第24-25页
    1.4 结构和章节安排第25-27页
第二章 移动边缘计算(MEC)架构中的内容缓存与分发第27-38页
    2.1 移动边缘计算技术第27-32页
        2.1.1 MEC概述第27-29页
        2.1.2 MEC架构第29-31页
        2.1.3 MEC部署方案及应用场景第31-32页
    2.2 移动通信网络中的内容缓存和分发技术第32-35页
        2.2.1 面向5G的内容缓存与分发关键技术第32-34页
            2.2.1.1 异构蜂窝网络中的缓存第32-33页
            2.2.1.2 信息中心网络中的缓存第33-34页
            2.2.1.3 D2D网络中的缓存第34页
        2.2.2 移动网络边缘中的内容缓存与分发方式第34-35页
            2.2.2.1 内容缓存方式第34-35页
            2.2.2.2 内容分发方式第35页
    2.3 基于移动边缘计算(MEC)的内容缓存技术第35-37页
    2.4 本章小结第37-38页
第三章 MEC架构中基于迁移学习的协作式内容缓存机制第38-61页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 基于MEC架构的内容缓存系统建模第39-43页
        3.2.1 网络模型第39-41页
        3.2.2 问题描述第41-42页
        3.2.3 问题的NP性讨论第42-43页
    3.3 问题求解第43-51页
        3.3.1 基于迁移学习的内容流行度预测第43-49页
            3.3.1.1 基于K-means聚类算法的内容归类第44-47页
            3.3.1.2 基于TL的内容流行度预测模型第47-49页
        3.3.2 基于贪心算法的内容缓存策略第49-51页
            3.3.2.1 算法概述第49页
            3.3.2.2 度量标准第49-50页
            3.3.2.3 算法设计第50-51页
    3.4 仿真验证与性能评估第51-60页
        3.4.1 性能指标第51-52页
        3.4.2 仿真结果与分析第52-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第四章 基于用户移动性感知的MEC与D2D协同缓存机制第61-87页
    4.1 引言第61页
    4.2 系统模型第61-63页
    4.3 问题描述第63-69页
        4.3.1 信道模型第63-64页
        4.3.2 内容流行度模型第64页
        4.3.3 用户移动性模型第64-66页
        4.3.4 问题定义第66-67页
        4.3.5 问题分析与简化第67-69页
    4.4 基于混合遗传模拟退火算法的方案设计第69-75页
        4.4.1 染色体编码第69-72页
        4.4.2 接受概率第72-73页
        4.4.3 适应度计算第73页
        4.4.4 选择复制第73-74页
        4.4.5 初始参数的选择和停止原则第74-75页
        4.4.6 算法设计第75页
    4.5 仿真验证与性能评估第75-85页
        4.5.1 仿真参数设置第76-77页
        4.5.2 性能指标第77页
        4.5.3 仿真结果分析第77-85页
    4.6 本章小结第85-87页
第五章 总结与展望第87-89页
    5.1 全文总结第87-88页
    5.2 未来展望第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-97页
个人简历第97-98页
攻读硕士期间的科研项目和成果第98页

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