网络关键链路集算法的研究与应用
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 符号使用说明 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-18页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究内容 | 第14-17页 |
| 1.2.1 研究问题 | 第14-15页 |
| 1.2.2 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.2.3 研究成果 | 第16-17页 |
| 1.3 论文结构介绍 | 第17-18页 |
| 第二章 相关概念与相关研究工作 | 第18-24页 |
| 2.1 相关概念 | 第18-20页 |
| 2.1.1 计算复杂性 | 第18-19页 |
| 2.1.2 数学规划 | 第19-20页 |
| 2.1.3 元启发式算法 | 第20页 |
| 2.2 关键链路集问题的相关研究工作 | 第20-22页 |
| 2.3 网络鲁棒性的相关研究工作 | 第22-24页 |
| 第三章 基于数学规划的近似算法 | 第24-36页 |
| 3.1 关键链路集问题的理论难度 | 第24-27页 |
| 3.2 关键链路集问题的整数规划模型 | 第27-30页 |
| 3.3 基于线性规划的近似算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 预处理阶段 | 第31-32页 |
| 3.3.2 多轮次线性规划阶段 | 第32-33页 |
| 3.3.3 局部优化阶段 | 第33页 |
| 3.4 实验结果 | 第33-36页 |
| 第四章 基于新遗传算法框架的近似算法 | 第36-53页 |
| 4.1 传统遗传算法框架 | 第36页 |
| 4.2 带参数的优化问题 | 第36-39页 |
| 4.3 异构种群的遗传算法新框架 | 第39-45页 |
| 4.3.1 新框架的伪代码及说明 | 第39-42页 |
| 4.3.2 新框架的交叉算子的设计 | 第42-45页 |
| 4.3.3 新框架的变异及其它算子的设计 | 第45页 |
| 4.4 关键链路集问题的试验结果 | 第45-49页 |
| 4.5 新框架下更多的实验和讨论 | 第49-53页 |
| 4.5.1 p-中值问题 | 第49-50页 |
| 4.5.2 最小顶点覆盖问题 | 第50-52页 |
| 4.5.3 进一步讨论和比较 | 第52-53页 |
| 第五章 关键链路集算法在网络鲁棒性评估中的应用 | 第53-67页 |
| 5.1 网络鲁棒性模型的建立 | 第53-56页 |
| 5.2 实验数据的大量生成 | 第56-57页 |
| 5.3 云环境计算实验数据 | 第57-61页 |
| 5.4 实验结果分析及评价 | 第61-67页 |
| 第六章 总结与未来工作 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第76页 |
