| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究的目的与意义 | 第8页 |
| ·研究现状分析 | 第8-9页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 Qos路由理论基础 | 第11-19页 |
| ·Qos概述 | 第11-13页 |
| ·Qos定义 | 第11页 |
| ·Qos服务模型 | 第11-12页 |
| ·Qos度量参数的选择与分类 | 第12-13页 |
| ·Qos路由的分类 | 第13-17页 |
| ·基于路由规模的分类 | 第13-16页 |
| ·基于路由策略的分类 | 第16-17页 |
| ·Qos路由研究存在的问题 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 蚁群算法 | 第19-30页 |
| ·蚁群算法基本原理的介绍 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第20-22页 |
| ·蚁群算法参数的研究 | 第22-28页 |
| ·信息素的浓度Q和蚂蚁数量n | 第22-23页 |
| ·信息素启发因子α和期望启发因子β | 第23-26页 |
| ·信息素挥发系数ρ | 第26-27页 |
| ·参数最优组合方法 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第28页 |
| ·蚁群算法的缺点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 动态自适应最大最小蚁群优化算法 | 第30-40页 |
| ·本文的改进策略 | 第30-33页 |
| ·基于参数自适应调整的改进 | 第30-32页 |
| ·基于最大最小蚁群算法的改进 | 第32-33页 |
| ·本文改进策略可行性分析 | 第33-35页 |
| ·自适应调整信息素挥发系数ρ的可行性分析 | 第33-34页 |
| ·自适应调整信息素启发因子α和期望启发因子β的可行性分析 | 第34-35页 |
| ·动态自适应最大最小蚁群优化算法的实现步骤 | 第35-36页 |
| ·算法仿真以及性能分析 | 第36-39页 |
| ·实验环境及参数配置 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于改进蚁群算法的分布式多约束Qos路由研究 | 第40-49页 |
| ·多约束Qos路由数学模型 | 第40-41页 |
| ·多约束Qos路由与蚁群算法的融合 | 第41-42页 |
| ·算法的描述 | 第42-43页 |
| ·仿真实验以及实验结果分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 论文的总结与展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-52页 |