| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·随机型流量网络的定义及其与其它概念的比较 | 第13-14页 |
| ·随机网络（Stochastic Network） | 第13页 |
| ·随机图（Random Graph） | 第13-14页 |
| ·复杂网络（Complex Networks） | 第14页 |
| ·研究现状综述 | 第14-20页 |
| ·随机型流量网络研究文献综述 | 第15-17页 |
| ·多目标优化方法研究现状综述 | 第17-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-22页 |
| ·本文主要创新点 | 第22-23页 |
| 第2章 随机型流量网络中网络流单目标优化研究 | 第23-51页 |
| ·节点可靠的随机型流量网络中网络流优化研究 | 第23-37页 |
| ·研究背景 | 第24页 |
| ·模型符号描述 | 第24-26页 |
| ·建立优化模型 | 第26-29页 |
| ·计算复杂度分析 | 第29-30页 |
| ·优化模型的求解 | 第30-33页 |
| ·算法性能测试 | 第33-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| ·带不可靠节点的随机型流量网络中网络流优化研究 | 第37-48页 |
| ·相关符号描述 | 第37-38页 |
| ·优化模型的建立 | 第38-40页 |
| ·计算复杂度分析 | 第40-41页 |
| ·模型的求解 | 第41-42页 |
| ·实例验证 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-48页 |
| ·随机型流量网络中网络流单目标优化方法比较 | 第48-51页 |
| ·Lingo 的计算结果 | 第49页 |
| ·本文提出的遗传算法的计算结果 | 第49-50页 |
| ·结论 | 第50-51页 |
| 第3章 随机型流量网络中流量分配的多目标优化研究 | 第51-78页 |
| ·节点可靠的随机型流量网络中流量分配多目标优化研究 | 第51-62页 |
| ·网络模型定义 | 第51-52页 |
| ·优化模型的建立 | 第52-53页 |
| ·计算复杂性分析 | 第53-54页 |
| ·提出的多目标遗传算法 | 第54-58页 |
| ·实验及数据分析 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-62页 |
| ·带不可靠节点的随机型流量网络中流量分配多目标优化研究 | 第62-73页 |
| ·网络模型定义 | 第62-63页 |
| ·本节优化问题建模 | 第63-64页 |
| ·计算复杂性分析 | 第64-65页 |
| ·模型的求解 | 第65页 |
| ·实例验证 | 第65-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| ·随机型流量网络上网络流分配多目标优化方法比较 | 第73-78页 |
| ·改进后算法的计算结果 | 第74页 |
| ·NSGA-II 算法的计算结果 | 第74-75页 |
| ·两种算法计算结果比较 | 第75-77页 |
| ·结论 | 第77-78页 |
| 第4章 连续随机型流量网络中网络流多目标优化研究 | 第78-86页 |
| ·符号介绍和假定 | 第78-79页 |
| ·建立模型 | 第79-80页 |
| ·模型的求解 | 第80-81页 |
| ·实例及结果分析 | 第81-84页 |
| ·小结 | 第84-86页 |
| 第5章 基于机会约束模型的随机型流量网络中网络流分配优化研究 | 第86-99页 |
| ·问题的提出 | 第86-88页 |
| ·符号介绍和假定 | 第88-90页 |
| ·建立模型 | 第90-92页 |
| ·模型的求解 | 第92-93页 |
| ·实例及结果分析 | 第93-98页 |
| ·小结 | 第98-99页 |
| 第6章 随机型流量网络中流量分配三目标优化问题研究 | 第99-109页 |
| ·问题的提出 | 第99-100页 |
| ·模型的描述 | 第100-102页 |
| ·目标函数值的计算 | 第102-103页 |
| ·建立模型 | 第103-104页 |
| ·模型的求解及实例计算 | 第104-108页 |
| ·小结 | 第108-109页 |
| 第7章 总结与展望 | 第109-110页 |
| 参考文献 | 第110-118页 |
| 攻读博士学位期间发表论文情况 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
