软件工程硕士论文范文一：基于5G边缘计算突发用户需求的动态服务缓存
图 1. 1 对抗攻击示意图
随着现代网络的快速发展,无线数据流量产生爆炸式增长,移动应用程序对网络延迟的要求越来越高,因此网络服务提供商在降低服务延迟和带宽压力方面面临巨大挑战。5G凭借高速率、低时延、多连接的特性,可满足各类行业和企业对人工智能和高性能服务的巨大需求。移动边缘计算（MEC）作为5G技术的重要组成部分,其通过在网络边缘部署计算和存储资源为下一代5G接入网络提供极低的延迟服务。但是移动边缘中计算资源和存储容量是有限的,如何高效的利用这些计算资源为更多移动用户提供服务是5G网络所面临的一项挑战。网络服务提供商通过在5G MEC网络基站中部署计算资源,从而将其服务从远程数据中心缓存到用户附近的边缘基站中处理用户请求以降低服务延迟。然而,移动用户通常具有各种潜在特征,例如位置,用户组标签和用户移动模式。
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究问题与主要贡献
1.4 论文的组织结构
2 相关技术及理论
2.1 移动边缘计算技术
2.1.1 MEC架构
2.1.2 5G移动边缘缓存架构
2.2 随机规划技术
2.3 强化学习
2.3.1 MAB决策过程
2.4 本章小结
3 在给定用户需求下5G MEC的动态服务缓存
3.1 问题背景
3.2 5G MEC的服务缓存建模
3.2.1 网络模型
3.2.2 问题定义
3.3 问题求解
3.4 在线学习算法
3.4.1 整数线性规划算法
3.4.2 MAB算法
3.5 本章小结
4 未给定用户需求下5G MEC的动态服务缓存
4.1 问题背景
4.2 算法思想理论基础
4.2.1 GAN模型
4.2.2 InfoGAN模型
4.2.3 RNN-LSTM模型
4.3 基于GAN模型的启发式算法
4.3.1 Info-RNN-GAN模型
4.4 预测算法
4.5 本章小结
5 实验及结果分析
5.1 参数设置和对比算法
5.2 实验环境与方法
5.3 实验结果及性能
5.3.1 在线算法的实验结果及性能
5.3.2 基于GAN启发式算法的实验结果及性能
结论
软件工程硕士论文范文二：云计算环境下基于休眠唤醒的网络流调度方法
作为云计算的基础设施,数据中心通常运行着大量多种类型的服务,在不间断工作下存在不同程度的资源空闲,直接或间接造成了一定的资源浪费和能耗开销。论文从数据中心网络角度出发,以保障云用户的需求为前提,设计一种基于休眠唤醒的网络流调度方法,提高资源利用率,降低能耗。该方法有以下创新之处:1.提出解决数据中心网络能耗优化问题的通用框架。该框架针对现有能耗优化方案在优化过程中可能降低用户服务质量的问题,引入服务满足度加强网络底层调度和上层用户应用状态的联系,依据网络流承载服务的不同类型提出网络流分类的方法,最后设置惩罚机制降低能耗优化框架对数据中心网络过多的优化频次;2.提出基于服务满足度的网络流避让方法。
第一章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 国内外相关研究
1.3 研究目标和主要工作
1.4 论文组织结构
第二章 相关研究背景
2.1 计算节点能耗优化技术
2.1.1 基于动态电压频率调整的能耗优化
2.1.2 基于关闭空闲服务器的能耗优化
2.1.3 基于虚拟化技术的能耗优化
2.2 网络侧能耗优化技术
2.2.1 基于关闭节点的优化
2.2.2 基于带宽控制的优化
2.2.3 基于软件定义网络的优化
2.2.4 基于网络流的优化
2.3 实验平台介绍
2.3.1 进程模型
2.3.2 节点模型
2.3.3 网络模型
2.4 本章小结
第三章 数据中心网络能耗优化框架
3.1 问题分析
3.2 相关定义
3.2.1 网络流分类
3.2.2 服务满足度
3.2.3 惩罚机制
3.3 架构设计
3.4 模型设计
3.4.1 应用模型
3.4.2 节点模型
3.5 本章小结
第四章 基于服务满足度的网络流避让策略
4.1 策略设计
4.1.1 目标分析
4.1.2 策略描述
4.1.3 主要算法
4.2 实验验证
4.3 结果分析
4.4 本章小结
第五章 基于服务满足度的节点动态休眠策略
5.1 策略设计
5.1.1 目标分析
5.1.2 策略描述
5.1.3 主要算法
5.2 实验验证
5.3 结果分析
5.4 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 研究展望
参考文献
软件工程硕士论文范文三：移动边缘计算环境下能耗和延迟感知的服务选择机制研究
图 1. 2 对抗攻击带来的影响
随着移动设备的普及和应用程序需求的不断增长,移动边缘计算已经成为我们这个时代不可缺少的技术之一。它通过在网络边缘执行任务来减少数据延迟,为移动用户创造更优质的服务环境。但由于边缘计算靠近移动用户提供服务,边缘服务器的数目和计算能力受到限制,移动应用程序之间会发生严重的共享资源竞争。同时,移动用户上传的服务请求变得越来越复杂和多样化,如何选择合适的服务从而最大程度地减少移动用户的交互时延和移动设备的能耗是移动用户面临的主要挑战。在移动边缘计算环境下的服务选择是一个经典的NP-hard问题。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文研究内容
1.4 论文的组织结构
第二章 相关工作
2.1 移动边缘计算相关技术介绍
2.1.1 移动边缘计算定义
2.
