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虚拟光网络中资源分配算法研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第12-14页
缩略语对照表第14-18页
第一章 绪论第18-24页
    1.1 研究背景第18-20页
        1.1.1 弹性光网络第18-19页
        1.1.2 网络虚拟化第19-20页
    1.2 国内外研究现状第20-22页
    1.3 论文的主要内容与创新第22-24页
第二章 弹性光网络中的虚拟光网络映射理论基础第24-34页
    2.1 弹性光网络理论基础第24-28页
        2.1.1 弹性光网络基本架构及其原理第24-26页
        2.1.2 弹性光网络特性及其资源分配原理第26-28页
    2.2 弹性光网络中的虚拟光网络映射第28-30页
        2.2.1 虚拟光网络分类第28-29页
        2.2.2 虚拟光网络映射基本原理第29-30页
    2.3 对比算法第30-31页
    2.4 本章小结第31-34页
第三章 节点与链路协作的动态虚拟光网络映射算法第34-56页
    3.1 问题的描述与建模第34-38页
        3.1.1 符号定义第34-35页
        3.1.2 问题描述第35-37页
        3.1.3 复杂性分析第37-38页
    3.2 基于节点和链路协作的动态VON映射算法原理第38-42页
        3.2.1 节点映射选择机理第38-39页
        3.2.2 链路映射选择机理第39页
        3.2.3 VMCNL算法基本思想第39-40页
        3.2.4 VMCNL算法流程第40-42页
    3.3 频谱分配原理第42-46页
        3.3.1 FF频谱分配算法第43-44页
        3.3.2 SCMBF频谱分配算法第44-46页
    3.4 仿真设计及结果分析第46-54页
        3.4.1 算法仿真设计第46-47页
        3.4.2 仿真环境配置第47-49页
        3.4.3 仿真结果分析第49-54页
    3.5 本章小结第54-56页
第四章 基于K-means聚类划分的动态虚拟光网络映射算法第56-74页
    4.1 K-means聚类划分算法第56-59页
        4.1.1 算法基本思想第56-58页
        4.1.2 算法流程第58-59页
    4.2 基于K-means聚类划分的动态虚拟光网络映射算法第59-61页
        4.2.1 算法基本思想第59-60页
        4.2.2 算法流程第60-61页
    4.3 改进的K-means聚类划分的动态虚拟光网络映射算法第61-64页
        4.3.1 算法基本思想第61-62页
        4.3.2 算法流程第62-64页
    4.4 仿真结果分析第64-72页
        4.4.1 K值仿真分析第64-67页
        4.4.2 网络阻塞率与虚拟网络节点个数仿真分析第67-68页
        4.4.3 阻塞率和链路利用率仿真分析第68-72页
    4.5 本章小结第72-74页
第五章 全文总结第74-76页
    5.1 论文工作总结第74页
    5.2 未来工作展望第74-76页
参考文献第76-80页
致谢第80-82页
作者简介第82-83页

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