群智能在计算机网络路由中的应用与研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景和意义 | 第7-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9页 |
| ·论文研究的相关内容 | 第9-10页 |
| ·论文结构 | 第10-12页 |
| 第二章 QOS路由理论基础 | 第12-20页 |
| ·QoS路由概述 | 第12页 |
| ·QoS路由策略及选择方法 | 第12-14页 |
| ·QoS路由算法分类 | 第14-17页 |
| ·QoS路由算法设计目标 | 第17-18页 |
| ·QoS路由多约束问题数学模型 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于粒子融合的QOS蚁群优化路由算法 | 第20-35页 |
| ·粒子群算法 | 第20-22页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第20-21页 |
| ·粒子群算法的数学模型 | 第21页 |
| ·粒子群算法的流程图 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法(ACO) | 第22-26页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法的缺点 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法描述 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第25-26页 |
| ·QoS适应度函数 | 第26页 |
| ·基本粒子群算法融合流程 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法与蚁群算法最佳融合时机 | 第27页 |
| ·基于粒子融合的QoS蚁群优化路由算法 | 第27-28页 |
| ·PSACO_QoS程序编程流程图 | 第28-29页 |
| ·实验仿真 | 第29-34页 |
| ·实验仿真工具 | 第29-31页 |
| ·网络拓扑图 | 第31-32页 |
| ·实验结果 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 遗传蚁群算法 | 第35-46页 |
| ·遗传算法 | 第35-40页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第36-37页 |
| ·标准遗传算法的处理步骤 | 第37-38页 |
| ·遗传算法流程图 | 第38-39页 |
| ·遗传算法具体实现 | 第39-40页 |
| ·遗传蚁群算法 | 第40-42页 |
| ·遗传算法与蚁群算法动态融合 | 第42页 |
| ·实验仿真结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·论文工作总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 详细摘要 | 第51-57页 |
