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“IP+光”协同架构下的资源优化研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第13-35页
    1.1 引言第13-15页
    1.2 IP网络与光传送网络第15-19页
        1.2.1 IP网络第15-16页
        1.2.2 光传送网络第16-19页
    1.3 “IP+光”协同架构下的资源优化关键问题第19-21页
        1.3.1 “IP+光”协同架构下IP交换和光交换的适应性问题第19-20页
        1.3.2 “IP+光”协同架构下弹性光层中的路由与频谱资源优化问题第20页
        1.3.3 基于网络虚拟化的多层网络资源优化问题第20-21页
    1.4 国内外研究现状第21-24页
    1.5 论文工作的主要研究内容和创新点第24-26页
    1.6 论文的结构安排第26-27页
    参考文献第27-35页
第二章 “IP+光”协同架构下IP交换和光交换的适应性分析第35-57页
    2.1 光与IP协同网络架构的演进第35-39页
        2.1.1 光与IP协同发展的趋势第35-37页
        2.1.2 “IP+光”协同组网架构第37-39页
    2.2 IP交换和光交换基于硬件成本的适应性分析第39-48页
        2.2.1 CLOS交换网络第39-41页
        2.2.2 适应性问题描述及模型第41-46页
        2.2.3 基于硬件成本和光端口成本的带宽阈值适应性算法第46-48页
    2.3 成本阈值问题仿真结果分析第48-54页
        2.3.1 仿真参数设置第48-49页
        2.3.2 基于硬件成本的BDT值仿真结果分析第49-52页
        2.3.3 基于光端口成本的BDT值和转发时延仿真结果分析第52-54页
    2.4 本章小结第54页
    参考文献第54-57页
第三章 “IP+光”协同架构下弹性光层中的路由与频谱资源分配研究第57-91页
    3.1 遗传算法第57-60页
        3.1.1 遗传算法概念第57-59页
        3.1.2 遗传算法在弹性光网络的路由与频谱分配问题中的应用第59-60页
    3.2 弹性光网络中的能耗最小化问题第60-69页
        3.2.1 能耗模型及问题描述第60-61页
        3.2.2 能耗最小化的MILP模型第61-64页
        3.2.3 基于遗传因子的能耗最小化算法第64-69页
    3.3 能耗问题仿真结果分析第69-73页
        3.3.1 仿真条件第69-70页
        3.3.2 算法性能比较第70-73页
    3.4 弹性光网络中的频谱资源利用率问题第73-80页
        3.4.1 问题描述及频谱连通度模型第73-76页
        3.4.2 基于频谱连通度的频谱分配算法第76-80页
    3.5 频谱资源利用率问题仿真结果分析第80-84页
        3.5.1 仿真参数设置第80-81页
        3.5.2 仿真结果分析第81-84页
    3.6 本章小结第84-85页
    参考文献第85-91页
第四章 基于网络虚拟化的多层网络资源联合调度算法第91-107页
    4.1 “IP+光”网络中基于网络虚拟化的资源分配问题第91-94页
        4.1.1 虚拟网络中的资源分配问题概述第92页
        4.1.2 IP+光网络中的虚拟网络资源分配问题第92-94页
    4.2 “IP+光”协同网络中基于网络虚拟化的资源调度算法第94-98页
        4.2.1 “IP+光”协同网络中的虚拟网络资源分配问题描述第94-95页
        4.2.2 基于网络虚拟化的多层网络资源调度算法第95-98页
    4.3 仿真结果及数据分析第98-102页
        4.3.1 仿真参数设置第98-100页
        4.3.2 仿真结果及数据分析第100-102页
    4.4 本章小结第102-103页
    参考文献第103-107页
第五章 论文总结与展望第107-111页
    5.1 本论文研究工作总结第107-109页
    5.2 未来研究工作展望第109-111页
缩略词第111-115页
致谢第115-117页
攻读博士学位期间论文发表及专利申请目录第117-118页
    第一作者发表和录用论文第117-118页
    国家发明专利申请(第一学生完成人)第118页

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