面向云：邊協(xié)同計(jì)算的資源管理技術(shù)

第1章概述
1．1研究背景與意義
1．2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1．2．1云計(jì)算
1．2．2云邊協(xié)同計(jì)算
1．2．3資源自適應(yīng)管理
1．3主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排
第2章面向云邊協(xié)同計(jì)算的資源管理使能機(jī)制
2．1基于運(yùn)行時(shí)軟件體系結(jié)構(gòu)模型的混合云平臺(tái)管理方法
2．1．1引言
2．1．2相關(guān)工作
2．1．3方法概覽
2．1．4云計(jì)算平臺(tái)運(yùn)行時(shí)模型的構(gòu)造方法
2．1．5云平臺(tái)軟件體系結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一模型
2．1．6統(tǒng)一模型到單一云平臺(tái)運(yùn)行時(shí)模型的映射方法
2．1．7實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
2．1．8總結(jié)
2．2基于成本估算的Android應(yīng)用計(jì)算卸載方法
2．2．1引言
2．2．2相關(guān)工作
2．2．3方法概覽
2．2．4計(jì)算遷移在線決策方法建模
2．2．5決策模型
2．2．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
2．2．7總結(jié)
2．3基于情境感知的移動(dòng)云計(jì)算環(huán)境下的計(jì)算卸載方法
2．3．1引言
2．3．2相關(guān)工作
2．3．3方法概覽
2．3．4計(jì)算遷移設(shè)計(jì)模式
2．3．5評(píng)估模型
2．3．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
2．3．7總結(jié)
2．4移動(dòng)邊緣環(huán)境下面向Android應(yīng)用的計(jì)算卸載方法
2．4．1引言
2．4．2相關(guān)工作
2．4．3方法概覽
2．4．4計(jì)算遷移的設(shè)計(jì)模式
2．4．5計(jì)算遷移的評(píng)估模型
2．4．6計(jì)算遷移自適應(yīng)中間件的實(shí)現(xiàn)
2．4．7實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
2．4．8總結(jié)
2．5移動(dòng)邊緣環(huán)境下面向DNN應(yīng)用的計(jì)算卸載方法
2．5．1引言
2．5．2相關(guān)工作
2．5．3方法概覽
2．5．4卸載機(jī)制的設(shè)計(jì)模式
2．5．5卸載方案的評(píng)估模型
2．5．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
2．5．7總結(jié)
第3章面向云計(jì)算的資源自適應(yīng)管理方法
3．1基于機(jī)器學(xué)習(xí)的云軟件服務(wù)資源分配方法
3．1．1引言
3．1．2相關(guān)工作
3．1．3問題模型
3．1．4基于機(jī)器學(xué)習(xí)的資源分配方法
3．1．5基于機(jī)器學(xué)習(xí)和自校正的資源分配方法
3．1．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．1．7總結(jié)
3．2基于迭代QoS模型的云軟件服務(wù)資源自適應(yīng)管理框架
3．2．1引言
3．2．2相關(guān)工作
3．2．3云軟件服務(wù)資源管理問題形式化
3．2．4基于迭代QoS模型的資源自適應(yīng)管理方法
3．2．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．2．6總結(jié)
3．3基于預(yù)測(cè)反饋控制和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的云軟件服務(wù)資源分配方法
3．3．1引言
3．3．2相關(guān)工作
3．3．3云軟件服務(wù)資源管理問題形式化
3．3．4基于簡(jiǎn)單DQN的資源分配預(yù)測(cè)方法
3．3．5基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)反饋控制方法
3．3．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．3．7總結(jié)
3．4面向負(fù)載時(shí)間窗口的云軟件服務(wù)資源分配方法
3．4．1引言
3．4．2相關(guān)工作
3．4．3問題模型
3．4．4算法
3．4．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．4．6總結(jié)
3．5混合云環(huán)境下代價(jià)驅(qū)動(dòng)的工作流應(yīng)用任務(wù)調(diào)度方法
3．5．1引言
3．5．2相關(guān)工作
3．5．3問題模型
3．5．4pre_CSPCPM調(diào)度算法
3．5．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．5．6總結(jié)
3．6混合云環(huán)境下代價(jià)驅(qū)動(dòng)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用任務(wù)調(diào)度方法
3．6．1引言
3．6．2相關(guān)工作
3．6．3相關(guān)算法
3．6．4ADPSOGA調(diào)度算法
3．6．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．6．6總結(jié)
3．7混合云環(huán)境下資源利用率和代價(jià)雙目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的工作流應(yīng)用任務(wù)調(diào)度方法
3．7．1引言
3．7．2相關(guān)工作
3．7．3問題模型
3．7．4OWSA2CI調(diào)度算法
3．7．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．7．6總結(jié)
3．8混合云環(huán)境下代價(jià)驅(qū)動(dòng)的多工作流應(yīng)用在線任務(wù)調(diào)度方法
3．8．1引言
3．8．2相關(guān)工作
3．8．3問題模型
3．8．4OMLFHP調(diào)度算法
3．8．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
3．8．6總結(jié)
第4章面向云邊協(xié)同計(jì)算的資源自適應(yīng)管理方法
4．1云邊協(xié)同環(huán)境下時(shí)間驅(qū)動(dòng)的工作流應(yīng)用數(shù)據(jù)布局方法
4．1．1引言
4．1．2相關(guān)工作
4．1．3問題模型
4．1．4算法
4．1．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
4．1．6總結(jié)
4．2云邊協(xié)同環(huán)境下代價(jià)驅(qū)動(dòng)的工作流應(yīng)用任務(wù)調(diào)度方法
4．2．1引言
4．2．2相關(guān)工作
4．2．3問題模型
4．2．4相關(guān)算法
4．2．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
4．2．6總結(jié)
4．3云邊端協(xié)同環(huán)境下代價(jià)驅(qū)動(dòng)的DNN應(yīng)用計(jì)算卸載任務(wù)調(diào)度方法
4．3．1引言
4．3．2相關(guān)概念與關(guān)鍵技術(shù)
4．3．3DNN應(yīng)用計(jì)算遷移問題定義
4．3．4面向成本優(yōu)化的DNN應(yīng)用計(jì)算遷移決策技術(shù)
4．3．5面向能耗優(yōu)化的DNN應(yīng)用計(jì)算遷移決策技術(shù)
4．3．6實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
4．3．7總結(jié)
4．4移動(dòng)邊緣環(huán)境下基于預(yù)測(cè)反饋控制和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多邊緣協(xié)同負(fù)載均衡
方法
4．4．1引言
4．4．2相關(guān)工作
4．4．3問題模型
4．4．4相關(guān)算法
4．4．5實(shí)驗(yàn)與評(píng)估
4．4．6總結(jié)
參考文獻(xiàn)