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基于蚁群优化的组播路由算法研究

摘要第1-16页
ABSTRACT第16-20页
第一章 绪论第20-34页
   ·研究背景与意义第20-22页
   ·研究现状与进展第22-26页
     ·组播和组播路由第22-23页
     ·组播路由算法第23-24页
     ·蚁群优化算法第24-25页
     ·问题的提出第25-26页
   ·论文研究内容和主要贡献第26-29页
     ·论文的主要研究内容第26-27页
     ·论文的主要贡献第27-28页
     ·论文的组织结构第28-29页
   ·本章小结第29-30页
 参考文献第30-34页
第二章 组播路由算法第34-62页
   ·引言第34-36页
   ·网络模型和问题描述第36-39页
     ·网络模型第36-37页
     ·组播路由问题描述第37-39页
   ·组播路由算法分类第39-40页
   ·QoS组播路由算法第40-50页
     ·传统的QoS组播路由算法第40-42页
     ·基于智能算法的QoS组播路由算法第42-50页
   ·度约束组播路由算法第50-53页
     ·传统的度约束组播路由算法第50-51页
     ·基于智能算法的度约束组播路由算法第51-52页
     ·度约束QoS组播路由算法第52-53页
   ·组播路由算法的应用第53-55页
     ·下一代互联网中的组播路由算法第53页
     ·无线移动网络中的组播路由算法第53-54页
     ·应用层组播中的组播路由算法第54-55页
   ·本章小结与结论第55-56页
 参考文献第56-62页
第三章 求解度约束组播路由的新型蚁群算法第62-78页
   ·引言第62-65页
   ·度约束组播路由问题的数学模型第65页
   ·经典蚁群算法第65-67页
   ·求解度约束组播路由问题的NAH算法第67-70页
     ·NAH算法构树的核心思想第67-68页
     ·NAH算法信息素存储策略第68页
     ·NAH算法步骤第68-70页
   ·仿真结果和数值分析第70-74页
   ·本章小结第74-75页
 参考文献第75-78页
第四章 基于交叉熵的多约束QOS组播路由蚁群算法第78-94页
   ·引言第78-79页
   ·多约束QoS组播路由的数学模型第79-80页
   ·交叉墒算法第80-83页
     ·交叉熵算法简介第80页
     ·蚂蚁代理的概念第80页
     ·交叉熵算法第80-83页
   ·多约束QoS组播路由的交叉熵算法第83-87页
     ·多约束组播路由的搜索函数第83-84页
     ·成本(费用)函数第84-85页
     ·基于交叉熵的蚁群算法第85-86页
     ·路经合并与组播树生成算法第86-87页
   ·网络仿真结果与分析第87-91页
   ·本章小结第91-92页
 参考文献第92-94页
第五章 基于地理位置感知的多约束QOS组播路由蚁群算法第94-110页
   ·引言第94-95页
   ·多QoS约束组播路由问题的数学模型第95-96页
   ·基于地理位置感知的蚁群算法第96-99页
     ·地理位置感知第96-98页
     ·基于地理位置感知的蚁群算法第98-99页
   ·基于地理位置感知的多QoS约束组播路由蚁群算法第99-103页
     ·方向因子的提出第99-100页
     ·改进蚁群算法的基本操作第100-103页
     ·改进蚁群算法步骤描述第103页
   ·仿真结果和数值分析第103-105页
   ·本章小结第105-106页
 参考文献第106-110页
第六章 总结和展望第110-114页
   ·论文总结第110-111页
   ·工作展望第111-112页
   ·下一步工作第112-114页
致谢第114-116页
攻读博士学位期间参与科研项目、发表论文第116-118页
学位论文评阅及答辩情况表第118-120页
附录:以英文书写论文2篇第120-153页
 NEW ANT HEURISTIC ALGORITHM FOR DEGREE-CONSTRAINED MULTICAST ROUTING第120-138页
 AN CROSS-ENTROPY ALGORITHM FOR MULTI-CONSTRAINTS QOS MULTICAST ROUTING第138-153页
学位论文评阅及答辩情况表第153页

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