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基于雾计算的智能工厂网络资源调度策略研究 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第13-16页 |
| 1.2.1 雾计算理论与应用研究状况 | 第13-14页 |
| 1.2.2 雾计算的资源分配研究状况 | 第14-16页 |
| 1.3 主要工作与研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 面向智能工厂的雾计算网络架构及相关技术 | 第20-38页 |
| 2.1 工业物联网 | 第20-22页 |
| 2.2 智能工厂 | 第22-24页 |
| 2.2.1 智能工厂架构 | 第22-23页 |
| 2.2.2 智能工厂中的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 雾计算 | 第24-29页 |
| 2.3.1 雾计算定义 | 第24-26页 |
| 2.3.2 雾计算的应用场景 | 第26-27页 |
| 2.3.3 雾计算资源调度 | 第27-28页 |
| 2.3.4 虚拟化技术 | 第28-29页 |
| 2.4 基于雾计算的智能工厂网络架构 | 第29-36页 |
| 2.4.1 部署需求 | 第29-31页 |
| 2.4.2 总体架构 | 第31-33页 |
| 2.4.3 智能工厂网络资源管理 | 第33-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第三章 基于动态优先级的实时任务调度方案 | 第38-54页 |
| 3.1 引言 | 第38页 |
| 3.2 系统模型与问题描述 | 第38-44页 |
| 3.2.1 实时任务调度模型 | 第38-39页 |
| 3.2.2 动态优先级模型 | 第39-41页 |
| 3.2.3 任务卸载策略 | 第41-44页 |
| 3.3 基于NSGA-II算法的优化算法 | 第44-46页 |
| 3.3.1 编码和初始化 | 第45页 |
| 3.3.2 算法流程 | 第45-46页 |
| 3.4 仿真与结果分析 | 第46-52页 |
| 3.4.1 仿真场景及参数 | 第46-47页 |
| 3.4.2 仿真结果分析 | 第47-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 基于排队论的非实时任务调度方案 | 第54-66页 |
| 4.1 引言 | 第54页 |
| 4.2 系统模型与问题描述 | 第54-59页 |
| 4.2.1 任务调度流程 | 第54-56页 |
| 4.2.2 系统模型 | 第56-59页 |
| 4.3 基于改进的离散猴群算法的优化算法 | 第59-62页 |
| 4.3.1 问题转换 | 第59-60页 |
| 4.3.2 改进的离散猴群算法 | 第60页 |
| 4.3.3 算法流程 | 第60-62页 |
| 4.4 仿真与结果分析 | 第62-65页 |
| 4.4.1 仿真场景及参数 | 第62-64页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第64-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 基于资源预留策略的任务调度方案 | 第66-72页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 系统模型 | 第66-69页 |
| 5.2.1 基于虚拟化的资源预留策略 | 第67-68页 |
| 5.2.2 混合任务状态下的任务调度流程 | 第68-69页 |
| 5.3 仿真与结果分析 | 第69-71页 |
| 5.3.1 仿真场景及参数 | 第69页 |
| 5.3.2 仿真结果分析 | 第69-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第82页 |
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