| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究内容和组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 蚁群算法及遗传算法的介绍 | 第11-20页 |
| ·蚁群算法的介绍 | 第11-15页 |
| ·蚁群算法概述及基本原理 | 第11-13页 |
| ·优化蚁群算法介绍 | 第13-14页 |
| ·参数分析 | 第14-15页 |
| ·遗传算法 | 第15-19页 |
| ·遗传算法的概述及基本原理介绍 | 第15-17页 |
| ·遗传算法常用算子介绍 | 第17-18页 |
| ·遗传算法应用介绍 | 第18-19页 |
| ·两种算法的融合简述 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 QOS路由技术及路由算法 | 第20-26页 |
| ·QoS衡量参数 | 第20页 |
| ·QoS路由的分类 | 第20-24页 |
| ·静态路由 | 第21-22页 |
| ·动态路由 | 第22-24页 |
| ·智能路由算法简述 | 第24-25页 |
| ·遗传算法-模拟退火算法(GA-SSA) | 第24-25页 |
| ·遗传算法-蚁群算法(GA-ACO) | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第四章 带非均匀变异算子的优化蚁群算法的QoS路由模型 | 第26-34页 |
| ·QoS路由网络分类 | 第26页 |
| ·QoS多约束模型 | 第26-27页 |
| ·带非均匀变异算子的优化蚁群(MO-ACS)算法的QoS路由模型概述 | 第27-28页 |
| ·非均匀变异二次搜索 | 第28-29页 |
| ·蚂蚁死亡数量多的解决方法 | 第29页 |
| ·MO-ACS算法模型的详细设计 | 第29-33页 |
| ·路由策略及启发函数的修改 | 第29-31页 |
| ·负载均衡原则及信息素更新原则 | 第31-33页 |
| ·MO-ACS算法的具体步骤 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 仿真模拟及数据分析 | 第34-41页 |
| ·网络参数设置 | 第34-35页 |
| ·MO-ACS算法的参数设置 | 第35-36页 |
| ·MO-ACS算法的负载均衡能力分析 | 第36-37页 |
| ·正常路由结果数据分析 | 第36页 |
| ·单点过载情况数据分析 | 第36-37页 |
| ·MO-ACS算法的变异数据分析 | 第37-39页 |
| ·变异公式中参数a对蚁群算法的寻优能力的影响 | 第37-38页 |
| ·变异数据分析 | 第38页 |
| ·变异算子非均匀变异分析 | 第38-39页 |
| ·MO-ACS算法的寻优性能 | 第39页 |
| ·MO-ACS算法与AS算法的对比 | 第39-40页 |
| ·实验小结 | 第40-41页 |
| 第六章 结束语 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41页 |
| ·进一步的工作 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-45页 |