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MPLS VPN组播网络中流量工程的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-18页
   ·课题研究背景第14-15页
   ·课题研究的目的及意义第15页
   ·国内外研究现状及发展趋势第15-16页
   ·本文主要工作及结构安排第16-18页
第二章 MPLS VPN 组播流量工程第18-26页
   ·MPLS 网络第18-19页
   ·MPLS VPN 技术第19-21页
     ·MPLS VPN 基本概念第19-20页
     ·MPLS VPN 组播系统结构第20-21页
   ·MPLS TE 技术第21-22页
     ·MPLS TE 概述第21页
     ·MPLS TE 系统构架第21-22页
   ·组播 QoS 路由算法第22-24页
     ·IP 组播技术第22页
     ·QoS 组播模型第22-24页
     ·典型的 QoS 组播路由算法第24页
   ·MPLS VPN 流量工程中的组播 QoS 路由策略第24-25页
   ·本章小结第25-26页
第三章 蚁群算法实现 QoS 组播路由算法第26-48页
   ·基本蚁群算法第26-33页
     ·蚁群算法的基本思想第26页
     ·蚁群算法的数学模型第26-28页
     ·基本蚁群算法的步骤第28-29页
     ·蚁群 QoS 组播算法描述第29-32页
     ·组播 QoS 蚁群算法步骤第32-33页
   ·改进蚁群算法 QoS 组播路由第33-37页
     ·对图进行预剪枝第34-36页
     ·信息素强度参数的改变第36页
     ·信息素激励方式改变第36-37页
   ·仿真结果第37-42页
     ·仿真工具及网络拓扑第37-38页
     ·仿真结果分析第38-42页
   ·参数不同取值对算法实验结果影响分析第42-47页
     ·参数α不同取值对算法影响实验第43-44页
     ·参数β不同取值对算法影响实验第44-46页
     ·参数ρ不同取值对算法影响实验第46-47页
     ·参数对组播 QoS 蚁群算法影响结论第47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 蚁群粒子群融合组播 QoS 路由算法第48-63页
   ·粒子群优化算法第48-50页
     ·粒子群算法的基本原理第48-49页
     ·粒子群算法流程第49-50页
   ·蚁群算法与粒子群算法融合算法思想第50-51页
     ·混合算法的融合方式第50页
     ·混合算法具体步骤第50-51页
   ·蚁群算法创建备选路径集第51-52页
     ·蚁群算法用于求解最短路径的算法流程第51-52页
     ·备选路径集编码第52页
   ·混合算法中粒子群优化算法设计第52-57页
     ·粒子群优化算法步骤第52-53页
     ·节点序列的基本操作第53-55页
     ·微粒位置和速度的更新第55-56页
     ·适应度函数第56页
     ·组播树去环第56-57页
   ·算法仿真第57-62页
     ·混合算法在拓扑节点数 30 仿真实验第57-61页
     ·混合算法在不同节点数网络拓扑仿真实验第61-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 动态负载均衡的组播路由算法第63-78页
   ·组播负载均衡第63页
   ·组播负载均衡算法数学模型第63-65页
     ·网络模型第63页
     ·负载均衡组播树问题描述第63-65页
   ·组播负载均衡算法基本思想第65页
   ·组播负载均衡算法步骤第65-71页
     ·算法流程图第65-66页
     ·链路权值矩阵的生成第66-68页
     ·组播树主干的建立第68-70页
     ·组播目的节点并入组播树第70-71页
     ·组播树去环第71页
   ·组播树目的节点动态变化时算法第71-72页
     ·组播树节点增加第71页
     ·组播树节点减少第71-72页
   ·算法仿真第72-77页
     ·静态下生成树带宽代价以及负载均衡相关实验第72-76页
     ·动态下生成树带宽代价以相关实验第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 全文总结第78-79页
   ·本文贡献第78页
   ·未来研究方向第78-79页
致谢第79-80页
参考文献第80-83页
攻读硕士学位期间的研究成果第83-84页
个人简历第84-85页

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