| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 云公交系统研究背景综述 | 第11-12页 |
| 1.3 云计算概念及国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 并行计算 | 第12-13页 |
| 1.3.2 分布式计算 | 第13页 |
| 1.3.3 云计算 | 第13-14页 |
| 1.4 云计算的基本理论体系 | 第14-15页 |
| 1.4.1 虚拟化 | 第14页 |
| 1.4.2 公有云和私有云 | 第14-15页 |
| 1.5 课题研究的主要创新点 | 第15页 |
| 1.6 论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 课题理论依据 | 第17-24页 |
| 2.1 SOA 架构概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 SOA 简介 | 第17-18页 |
| 2.1.2 SOA 在云计算中的结构及优势 | 第18-19页 |
| 2.2 WCF 概述 | 第19-22页 |
| 2.2.1 WCF 简介与优势 | 第19-20页 |
| 2.2.2 WCF 契约 | 第20-21页 |
| 2.2.3 WCF 实现 SOA 架构 | 第21-22页 |
| 2.3 HPC 高性能计算概述 | 第22-23页 |
| 2.3.1 HPC 高性能计算简介 | 第22页 |
| 2.3.2 HPC 高性能计算特点与优势 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 云公交系统的需求分析与 Dijkstra 算法优化 | 第24-30页 |
| 3.1 系统的需求分析 | 第24-25页 |
| 3.1.1 性能需求 | 第24页 |
| 3.1.2 功能需求 | 第24-25页 |
| 3.2 系统使用的 Dijkstra 算法描述及其优化 | 第25-28页 |
| 3.2.1 传统 Dijkstra 算法的换乘查询算法 | 第25-27页 |
| 3.2.2 传统 Dijkstra 换乘算法优化原理 | 第27页 |
| 3.2.3 本系统 Dijkstra 换乘算法优化原理 | 第27-28页 |
| 3.3 本系统 Dijkstra 算法优化实验验证 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 云公交系统的实现 | 第30-39页 |
| 4.1 云公交系统数据说明 | 第30-32页 |
| 4.2 站点距离的数学计算模型 | 第32页 |
| 4.3 云公交系统乘车方案程序实现 | 第32-36页 |
| 4.3.1 零换乘方案程序实现 | 第33-34页 |
| 4.3.2 一次换乘方案程序实现 | 第34-35页 |
| 4.3.3 系统的总体流程 | 第35-36页 |
| 4.4 查询结果的输出验证 | 第36-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 云公交系统在 SOA 与 HPC 上的部署及验证 | 第39-48页 |
| 5.1 部署云平台简介 | 第39-40页 |
| 5.2 系统在 SOA 架构中的部署 | 第40-44页 |
| 5.2.1 服务端部署 | 第40-41页 |
| 5.2.2 客户端部署 | 第41-44页 |
| 5.3 系统数据的节点部署 | 第44页 |
| 5.4 系统在 HPC PACK 中的部署 | 第44-46页 |
| 5.5 系统部署效果验证 | 第46-47页 |
| 5.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第6章 云公交系统在 HPC 上的并发访问实验验证 | 第48-53页 |
| 6.1 系统实验验证概述 | 第48-49页 |
| 6.2 系统在不同节点上的时间验证 | 第49-52页 |
| 6.3 系统在不同节点上的效率验证 | 第52页 |
| 6.4 实验结果分析 | 第52页 |
| 6.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
