| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 论文主要内容 | 第10-11页 |
| 1.3 论文章节安排 | 第11-12页 |
| 第二章 演化博弈与结构化网络博弈简介 | 第12-19页 |
| 2.1 经典博弈理论 | 第12-13页 |
| 2.1.1 博弈论简介 | 第12-13页 |
| 2.1.2 纳什均衡 | 第13页 |
| 2.2 经典博弈模型 | 第13-15页 |
| 2.2.1 囚徒困境博弈（PDG）模型 | 第14页 |
| 2.2.2 旅行者困境博弈（TDG）模型 | 第14-15页 |
| 2.2.3 公共物品博弈（PGG）模型 | 第15页 |
| 2.3 演化博弈现状 | 第15-16页 |
| 2.4 网络模型 | 第16-18页 |
| 2.4.1 单层网络 | 第16-17页 |
| 2.4.2 随机网络 | 第17-18页 |
| 2.4.3 小世界网络 | 第18页 |
| 2.4.4 无标度网络 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 考虑个体声誉的公共物品博弈机制的研究 | 第19-28页 |
| 3.1 工作简介 | 第19-20页 |
| 3.2 仿真模型 | 第20-21页 |
| 3.3 仿真结果与分析 | 第21-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 相依网络中基于声誉推理机制的公共物品博弈研究 | 第28-38页 |
| 4.1 工作简介 | 第28页 |
| 4.2 仿真模型 | 第28-30页 |
| 4.3 模拟实验结果 | 第30-37页 |
| 4.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 基于QoS的多目标云服务推荐方法 | 第38-51页 |
| 5.1 相关工作 | 第38-40页 |
| 5.2 基础知识 | 第40-41页 |
| 5.3 排序预测算法 | 第41-44页 |
| 5.3.1 MultiRank1算法 | 第42-43页 |
| 5.3.2 MultiRank2算法 | 第43-44页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第44-49页 |
| 5.4.1 衡量指标 | 第44-45页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第45-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |