引入拥挤度概念的人工蜂群算法及其应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 论文研究的内容以及各章节的安排 | 第10-11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-12页 |
| 第2章 基本人工蜂群算法 | 第12-18页 |
| 2.1 人工蜂群算法基本概念 | 第12-13页 |
| 2.2 人工蜂群算法的参数设置 | 第13-14页 |
| 2.3 人工蜂群算法实现步骤 | 第14-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 引入“拥挤度”概念的人工蜂群算法 | 第18-26页 |
| 3.1 人工蜂群算法搜索策略分析 | 第18页 |
| 3.2 人工蜂群算法改变设置参数对实验结果的影响 | 第18-19页 |
| 3.3 人工蜂群算法的改进思想 | 第19-20页 |
| 3.4 人工蜂群算法的改进公式 | 第20-21页 |
| 3.5 仿真实验与结果分析 | 第21-25页 |
| 3.6 本章小结 | 第25-26页 |
| 第4章 QoS理论基础 | 第26-33页 |
| 4.1 网络服务质量(QoS)概念的提出 | 第26-27页 |
| 4.2 QoS度量 | 第27-28页 |
| 4.3 QoS的体系结构模型 | 第28-30页 |
| 4.4 QoS路由分类 | 第30-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 改进算法在QoS路由中的应用 | 第33-39页 |
| 5.1 算法应用中存在的难点 | 第33页 |
| 5.2 实验中各参数约束条件 | 第33-34页 |
| 5.3 Dijkstra最短路径算法 | 第34-36页 |
| 5.4 应用改进蜂群算法解决多播路由问题 | 第36-37页 |
| 5.5 仿真实验结果分析 | 第37-38页 |
| 5.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第6章 总结与展望 | 第39-41页 |
| 6.1 总结 | 第39-40页 |
| 6.2 展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-45页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
