| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-9页 |
| 缩略词表 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-30页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第18-21页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第18-19页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第19-21页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第21-28页 |
| 1.2.1 SDN架构研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.2 机器学习在通信网络中的应用 | 第25-26页 |
| 1.2.3 SDN下的负载均衡性能研究 | 第26-28页 |
| 1.3 主要研究内容及贡献 | 第28-29页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第28页 |
| 1.3.2 主要创新点 | 第28-29页 |
| 1.4 结构和章节安排 | 第29-30页 |
| 第二章 基于在线多核SVR的网络流量预测 | 第30-47页 |
| 2.1 引言 | 第30页 |
| 2.2 数据特征 | 第30-32页 |
| 2.2.1 时域特性 | 第31-32页 |
| 2.2.2 空间特性 | 第32页 |
| 2.3 在线多核SVR | 第32-42页 |
| 2.3.1 SVR算法基本原理 | 第33-36页 |
| 2.3.2 SVR多尺度核 | 第36-39页 |
| 2.3.3 在线多核SVR | 第39-42页 |
| 2.4 仿真验证与性能评估 | 第42-46页 |
| 2.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于多路径路由的分布式SDN数据面负载均衡 | 第47-61页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 分布式SDN下的多路径路由原理 | 第47-48页 |
| 3.3 拍卖原理 | 第48-49页 |
| 3.4 问题描述 | 第49-52页 |
| 3.4.1 物理网络及网络功能 | 第50-51页 |
| 3.4.2 路由度量标准 | 第51-52页 |
| 3.5 多路径路由优化模型 | 第52-54页 |
| 3.5.1 汇聚流拆分 | 第52页 |
| 3.5.2 路由发现 | 第52-53页 |
| 3.5.3 优化模型 | 第53-54页 |
| 3.5.4 问题NP性 | 第54页 |
| 3.6 拍卖模型 | 第54-56页 |
| 3.6.1 拍卖流程 | 第55-56页 |
| 3.7 仿真验证与性能评估 | 第56-60页 |
| 3.7.1 仿真参数设置 | 第56-57页 |
| 3.7.2 性能指标 | 第57页 |
| 3.7.3 仿真结果分析 | 第57-60页 |
| 3.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 基于交换机动态迁移的分布式SDN控制面负载均衡 | 第61-83页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 分布式SDN架构 | 第61-63页 |
| 4.2.1 流转发原理 | 第62-63页 |
| 4.2.2 控制器负载 | 第63页 |
| 4.3 问题描述 | 第63-66页 |
| 4.3.1 交换机迁移 | 第64页 |
| 4.3.2 均衡性判定 | 第64-65页 |
| 4.3.3 迁移开销 | 第65-66页 |
| 4.4 动态迁移建模 | 第66-68页 |
| 4.4.1 问题建模 | 第66-67页 |
| 4.4.2 问题NP性 | 第67-68页 |
| 4.5 基于遗传算法的DSMP | 第68-74页 |
| 4.5.1 搜索空间 | 第68-69页 |
| 4.5.2 遗传算法设计 | 第69-74页 |
| 4.6 基于贪心算法的方案设计 | 第74-75页 |
| 4.7 仿真验证与性能评估 | 第75-82页 |
| 4.7.1 仿真参数设置 | 第75-76页 |
| 4.7.2 性能指标 | 第76-77页 |
| 4.7.3 仿真结果分析 | 第77-82页 |
| 4.8 本章小结 | 第82-83页 |
| 第五章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 5.1 全文总结 | 第83-84页 |
| 5.2 未来展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-93页 |
| 个人简历 | 第93-94页 |
| 攻读硕士期间的科研项目和成果 | 第94页 |