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基于业务风险的电力光网络路由优化方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-14页
    1.1 选题背景与意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 电力通信网风险评估研究现状第9-11页
        1.2.2 电力通信光网络路由优化现状第11-12页
    1.3 本文主要研究工作第12-14页
第2章 风险评估模型与路由算法第14-20页
    2.1 网络风险评估模型第14-17页
        2.1.1 网络分析第14-15页
        2.1.2 风险评估模型第15页
        2.1.3 基于AHP的风险评估步骤第15页
        2.1.4 基于AHP的风险评估模型第15-16页
        2.1.5 节点拓扑结构重要度评估方法第16-17页
        2.1.6 边拓扑结构重要度评估方法第17页
    2.2 路由算法概述第17-19页
    2.3 本章小结第19-20页
第3章 电力通信光网络风险评估第20-31页
    3.1 电力通信光网络风险评估系统框架建立第20-21页
    3.2 电力系统业务第21-22页
        3.2.1 业务分类第21页
        3.2.2 业务重要度第21-22页
    3.3 基于业务的电力通信光网络风险评估算法第22-24页
        3.3.1 线路重要度第22-23页
        3.3.2 链路风险值第23页
        3.3.3 网络业务总风险度第23页
        3.3.4 网络业务平均风险度第23-24页
        3.3.5 网络业务风险均衡度第24页
    3.4 评价算法的实现第24-26页
        3.4.1 业务重要度矩阵第24页
        3.4.2 线路重要度第24页
        3.4.3 网络邻接矩阵第24-25页
        3.4.4 节点链路业务量矩阵第25页
        3.4.5 全网络业务风险度计算第25页
        3.4.6 全网络业务风险度矩阵第25页
        3.4.7 算法框架第25-26页
    3.5 业务风险度算例分析第26-28页
        3.5.1 拓扑结构分析第26-27页
        3.5.2 网络业务参量矩阵分析第27页
        3.5.3 网络风险度计算第27-28页
    3.6 基于业务的电力通信光网络风险评估算法实例分析第28-30页
    3.7 本章小结第30-31页
第4章 基于业务风险的改进蚁群算法研究第31-41页
    4.1 蚁群算法第31-34页
        4.1.1 蚁群算法原理第31-32页
        4.1.2 算法实现步骤第32-33页
        4.1.3 蚁群算法与其他算法的比较第33-34页
    4.2 基于业务的改进蚁群算法第34-37页
        4.2.1 基于业务的综合能见度指标第34-36页
        4.2.2 信息素阶跃改变第36页
        4.2.3 业务时延约束第36-37页
        4.2.4 基于业务的改进蚁群算法实现第37页
    4.3 算例验证第37-40页
        4.3.1 算例数据第38页
        4.3.2 仿真结果及分析第38-40页
    4.4 本章小结第40-41页
第5章 结论与展望第41-42页
参考文献第42-45页
致谢第45-46页
附录第46-49页

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