| 摘要 | 第1-7页 |
| 英文摘要 | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-39页 |
| ·网络拥塞控制研究的意义 | 第13-17页 |
| ·网络拥塞控制的发展及研究概况 | 第17-33页 |
| ·ATM网络的ABR流量控制 | 第17-21页 |
| ·TCP网络的队列管理算法 | 第21-29页 |
| ·QoS路由管理算法 | 第29-33页 |
| ·强化学习研究概述 | 第33-37页 |
| ·本文主要工作 | 第37-39页 |
| 第2章 基于模拟退火的分层强化学习ABR流量控制器的设计 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·网络模型描述 | 第40-41页 |
| ·基于分层强化学习的ABR流量控制器的设计 | 第41-49页 |
| ·ABR流量控制器的结构 | 第41-42页 |
| ·AEN的设计与参数学习 | 第42-44页 |
| ·ASN的设计 | 第44-49页 |
| ·SAM的设计 | 第49页 |
| ·基于模拟退火的ASN参数学习 | 第49-52页 |
| ·系统仿真 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第3章 基于递归最小二乘的Q-学习多瓶颈ABR流量控制器的设计 | 第57-67页 |
| ·引言 | 第57-58页 |
| ·网络模型描述 | 第58-59页 |
| ·基于最小二乘的Q-学习流量控制器的设计 | 第59-64页 |
| ·控制器的设计 | 第59-63页 |
| ·基于递归最小二乘的控制器学习算法 | 第63-64页 |
| ·系统仿真 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-67页 |
| 第4章 基于Metropolis规则的Q-学习AQM控制器的设计 | 第67-89页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·基于Q-学习的AQM控制器的结构 | 第68-69页 |
| ·基于Q-学习的AQM控制器的设计 | 第69-74页 |
| ·基于Metropolis规则的动作选择策略 | 第74-77页 |
| ·状态空间变换 | 第77-79页 |
| ·多瓶颈链路Q-学习AQM控制器的设计 | 第79-81页 |
| ·系统仿真 | 第81-88页 |
| ·单瓶颈链路网络仿真 | 第81-83页 |
| ·多瓶颈链路网络仿真 | 第83-88页 |
| ·小结 | 第88-89页 |
| 第5章 基于遗传算法的模糊Q-学习AQM控制器的设计 | 第89-107页 |
| ·引言 | 第89页 |
| ·模糊Q-学习方法研究 | 第89-92页 |
| ·AQM控制器的结构 | 第92-94页 |
| ·AQM控制器的设计 | 第94-97页 |
| ·基于遗传算法的参数寻优 | 第97-103页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第97-99页 |
| ·基于遗传算法的参数学习机制 | 第99-103页 |
| ·系统仿真 | 第103-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 第6章 基于价格机制的Nash Q-学习流量控制器的设计 | 第107-119页 |
| ·引言 | 第107页 |
| ·TCP的价格机制 | 第107-109页 |
| ·基于价格机制的奖赏函数设计 | 第109-112页 |
| ·Nash Q-学习流量控制器的设计 | 第112-116页 |
| ·系统仿真 | 第116-117页 |
| ·小结 | 第117-119页 |
| 第7章 基于Q-学习的路由算法 | 第119-133页 |
| ·引言 | 第119-120页 |
| ·基于双度量的Q-Routing路由算法 | 第120-126页 |
| ·路由算法设计 | 第120-124页 |
| ·系统仿真 | 第124-126页 |
| ·基于记忆的Q-学习路由算法 | 第126-132页 |
| ·路由算法设计 | 第126-130页 |
| ·系统仿真 | 第130-132页 |
| ·小结 | 第132-133页 |
| 第8章 结论与展望 | 第133-137页 |
| 参考文献 | 第137-149页 |
| 致谢 | 第149-151页 |
| 攻读博士学位期间所做的工作 | 第151-153页 |
| 作者简历 | 第153-155页 |
