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宽带网络的带宽动态分配与QoS控制

第一章 引言第1-30页
 1.1 ATM技术的发展趋势第13-17页
  1.1.1 ATM与IP的比较第13-14页
  1.1.2 ATM技术的特点第14-16页
  1.1.3 ATM的应用领域第16页
  1.1.4 ATM技术的发展趋势第16-17页
 1.2 IP+ATM架构支持QoS的问题与技术第17-24页
  1.2.1 QoS的一般性定义第17-18页
  1.2.2 支持QoS的网络模型第18-24页
 1.3 QoS的框架结构第24-28页
 1.4 论文的主要工作和章节安排第28-30页
第二章 全局性的业务流分布优化控制技术第30-58页
 2.1 业务流工程第30页
 2.2 业务流自适应分布的全局性优化的拥挤控制第30-41页
  2.2.1 业务流分布优化控制的研究现状第30-32页
  2.2.2 自适应业务量分布优化控制的原理第32-33页
  2.2.3 单端口上的拥塞概率分析第33-36页
  2.2.4 业务流动态自适应分布优化控制对系统性能的改善第36-41页
 2.3 基于遗传算法的QoS选路第41-48页
  2.3.1 QoS选路问题的表达方式第42-43页
  2.3.2 基于遗传算法的QoS选路的基本实现第43-48页
 2.4 基于蚂蚁网络的QoS选路第48-57页
  2.4.1 基本的蚂蚁网络机制第49-50页
  2.4.2 将蚂蚁网络扩展为基于约束的选路第50-51页
  2.4.3 基于蚂蚁网络的QoS选路算法第51-54页
  2.4.4 基于蚂蚁网络的QoS选路新算法第54-57页
 2.5 小结第57-58页
第三章 VP带宽分配控制算法第58-67页
 3.1 VP网络的带宽分配问题第58-59页
 3.2 VP子网内的业务流模型第59-60页
 3.3 用NN估计VP子网的带宽利用率特性第60-61页
 3.4 用于分配VP带宽的屏蔽遗传算法第61-64页
 3.5 联合NN和屏蔽遗传算法实现VP带宽的动态分配第64页
 3.6 仿真实验结果第64-66页
  3.6.1 用NN估计带宽利用率U的仿真第64-65页
  3.6.2 对联合NN与MGA算法分配VP子网带宽的仿真第65-66页
 3.7 小结第66-67页
第四章 基于测量与神经网络估计的CAC方法第67-85页
 4.1 存在的问题第67-68页
 4.2 QoS计算的理论分析模型第68-76页
  4.2.1 ATM信源的业务流模型第68-69页
  4.2.2 QoS性能的分析模型第69-74页
  4.2.3 用神经网络估计QoS第74-76页
 4.3 基于滑动窗口测量与高斯近似的QoS估计第76-83页
  4.3.1 用高斯近似估计QoS的方法第76-79页
  4.3.2 应用BP神经网络结合窗口测量的QoS估计算法第79-83页
 4.4 小结第83-85页
第五章 区分服务业务流的带宽分配控制方法第85-95页
 5.1 区分服务的带宽分配第85-86页
 5.2 基于虚拟时间的循环调度算法第86-91页
 5.3 几种分组调度算法的比较第91-92页
 5.4 对VTRR算法的改进第92-93页
 5.5 用VTRR公平调度算法实现区分服务的方法第93-94页
 5.6 小结第94-95页
第六章 用RSVP在ATM捷径上实现DIFFSERV的方案第95-105页
 6.1 方案特点第95-96页
 6.2 方案的体系结构及协议栈第96-97页
  6.2.1 体系结构第96-97页
  6.2.2 采用的协议栈第97页
 6.3 RSVP的实现方案第97-98页
 6.4 预防和避开拥挤信道的优化路由方案第98-99页
 6.5 保证QoS的综合方案第99-101页
  6.5.1 业务优先级分类的方法第99-100页
  6.5.2 接入路由器的QoS控制第100-101页
  6.5.3 资源管理第101页
  6.5.4 连接接纳控制第101页
 6.6 DIFFSERV接入方案第101-103页
 6.7 实现的原型方案第103页
 6.8 小结第103-105页
第七章 结论及未来的工作第105-108页
 7.1 结论第105-106页
 7.2 未来的工作第106-108页
致谢第108-109页
参考文献第109-119页
攻博期间完成的工作第119-120页

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