| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·国内外现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要内容和章节安排 | 第9-11页 |
| 2 QoS 组播路由技术 | 第11-21页 |
| ·组播路由技术 | 第11-15页 |
| ·组播的原理 | 第11-13页 |
| ·组播路由协议 | 第13-14页 |
| ·组播路由算法分类 | 第14-15页 |
| ·QoS 参数 | 第15-17页 |
| ·QoS 概述 | 第15页 |
| ·QoS 主要参数 | 第15-17页 |
| ·QoS 度量 | 第17页 |
| ·QoS 组播路由 | 第17-20页 |
| ·QoS 组播原理 | 第17-19页 |
| ·QoS 组播路由经典算法研究 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 遗传算法和蚁群算法 | 第21-30页 |
| ·遗传算法 | 第21-25页 |
| ·遗传算法简介 | 第21页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第21-24页 |
| ·遗传算法流程 | 第24页 |
| ·遗传算法特点 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法 | 第25-29页 |
| ·蚁群算法简介 | 第25页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第25-26页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第26-28页 |
| ·蚁群算法流程 | 第28页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于遗传算法和蚁群算法融合的混合优化算法 | 第30-40页 |
| ·QoS 组播路由问题的数学模型 | 第30-31页 |
| ·混合算法的背景描述 | 第31-32页 |
| ·CGAACA 算法设计思想及总体框架 | 第32页 |
| ·CGAACA 算法具体设计方案 | 第32-39页 |
| ·遗传算法部分 | 第32-37页 |
| ·遗传算法和蚁群算法相融合部分 | 第37页 |
| ·蚁群算法部分 | 第37-39页 |
| ·CGAACA 算法的描述 | 第39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 CGAACA 算法的 QoS 组播路由仿真实验及分析 | 第40-52页 |
| ·开发工具介绍 | 第40页 |
| ·网络拓扑随机生成算法 | 第40-41页 |
| ·仿真实验参数 | 第41-42页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第42-51页 |
| ·算法可行性分析 | 第42-45页 |
| ·算法有效性分析 | 第45-49页 |
| ·算法的网络代价性能分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |