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高性能网络中面向大数据传输QoS的带宽调度研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
符号对照表第13-15页
缩略语对照表第15-20页
第一章 绪论第20-40页
    1.1 论文研究课题的来源第20页
    1.2 背景及意义第20-24页
    1.3 研究现状及主要问题第24-32页
        1.3.1 研究现状第24-31页
        1.3.2 主要问题第31-32页
    1.4 研究内容及关键技术挑战第32-36页
        1.4.1 构建多条固定路径即时带宽调度问题第32-33页
        1.4.2 构建多条可变路径即时带宽调度问题第33-34页
        1.4.3 研究截止期限约束下多类型请求的周期性带宽调度第34-35页
        1.4.4 研究不同优先级实时带宽预留和提前带宽预留的协同调度第35-36页
    1.5 本文创新第36-37页
    1.6 章节安排第37-40页
第二章 论文技术基础:HPN建模和基于SDN的带宽调度基本架构第40-48页
    2.1 引言第40页
    2.2 HPN数学模型第40-42页
        2.2.1 链路带宽-时间列表第40-42页
        2.2.2 路径的固定/可变带宽第42页
    2.3 基于SDN的高性能网络带宽调度架构第42-45页
        2.3.1 SDN架构第42-44页
        2.3.2 基于SDN的HPN带宽调度架构第44-45页
    2.4 本章小结第45-48页
第三章 两条节点不相交的固定路径即时带宽调度第48-66页
    3.1 引言第48-49页
    3.2 多路径路由相关研究及多路径带宽调度问题的提出第49-50页
    3.3 两条节点不相交固定路径即时带宽预留问题定义及复杂度分析第50-51页
        3.3.1 两条节点不相交固定路径即时调度问题定义第50-51页
        3.3.2 两条固定路径即时调度问题复杂性分析第51页
    3.4 两条固定路径即时带宽调度问题算法设计第51-58页
        3.4.1 2FPFB和2FPVB问题的最优算法第51-52页
        3.4.2 2FPFB和2FPVB问题的启发式贪心算法第52-54页
        3.4.3 2FPFB和2FPVB的启发式提高算法设计第54-58页
    3.5 Imp2FPFB/Imp2FPVB算法性能评估与分析第58-65页
        3.5.1 仿真设置第58页
        3.5.2 小规模网络中2FPFB/2FPVB算法性能比较第58-61页
        3.5.3 大规模网络中2FPFB/2FPVB算法性能评估第61-63页
        3.5.4 ESnet5中2FPFB/2FPVB算法性能评估第63-64页
        3.5.5 仿真和实验结果分析第64-65页
    3.6 本章小结第65-66页
第四章 两条节点不相交的可变路径即时带宽调度第66-88页
    4.1 引言第66页
    4.2 两条节点不相交可变路径带宽调度问题定义第66-70页
    4.3 两条节点不相交可变路径带宽调度的四种类型问题复杂度分析第70-71页
        4.3.1 2VPFB-0问题复杂度第70页
        4.3.2 2VPFB-1问题复杂度第70-71页
        4.3.3 2VPVB-0问题复杂度第71页
        4.3.4 2VPVB-1问题复杂度第71页
    4.4 两条可变路径带宽调度问题四种情况的算法设计第71-83页
        4.4.1 2VPFB-0问题的启发式调度算法第72-73页
        4.4.2 2VPFB-1问题的启发式调度算法第73-76页
        4.4.3 2VPVB-0问题的启发式调度算法第76-77页
        4.4.4 2VPVB-1问题的启发式调度算法第77-83页
    4.5 Imp2VPFB/VB-0/1算法性能评估与分析第83-86页
        4.5.1 仿真环境设置第83页
        4.5.2 2VPFB-0/1和2VPVB-1在网络规模变化时的性能分析第83-85页
        4.5.3 2VPFB-0/1和2VPVB-1在网络规模及传输数据大小均变化时的性能分析第85-86页
        4.5.4 2VPFB-0/1和2VPVB-1在ESnet5中数据大小变化时的性能比较第86页
    4.6 本章小结第86-88页
第五章 截止期限约束下多类型请求的周期性带宽调度第88-106页
    5.1 引言第88页
    5.2 多个大数据周期性调度研究基础第88-90页
    5.3 截止期限约束下不同类型大数据传输请求调度问题定义及复杂性分析第90-94页
        5.3.1 BS-MRVT问题定义第90-91页
        5.3.2 BS-MRVT问题NP-完全性证明及最优解不可逼近性证明第91-94页
    5.4 BS-MRVT问题算法设计第94-100页
        5.4.1 BS-MRVT问题的启发式算法FMS-MRVT设计第94-96页
        5.4.2 FBBR带宽预留算法设计第96-97页
        5.4.3 VBBR带宽预留算法设计第97-98页
        5.4.4 FMS-MRVT算法说明第98-100页
    5.5 FMS-MRVT算法性能评估第100-104页
        5.5.1 仿真环境设置第100-102页
        5.5.2 在ESnet5中的算法性能比较第102页
        5.5.3 在随机网络中的算法性能评估第102-103页
        5.5.4 负载和网络同时变化时的性能评估第103-104页
    5.6 本章小结第104-106页
第六章 不同优先级实时带宽预留和提前带宽预留的协同调度第106-126页
    6.1 引言第106-107页
    6.2 带宽抢占问题相关研究工作第107-108页
    6.3 实时预留与提前预留的协同调度问题定义与复杂度分析第108-111页
        6.3.1 BS-IRAR问题定义第108-110页
        6.3.2 BS-IRAR问题复杂度分析第110-111页
    6.4 BS-IRAR协同调度启发式算法设计第111-120页
        6.4.1 AR提前带宽预留算法Min-R-AR设计第112-114页
        6.4.2 IR与AR协同调度的贪心启发式算法Greedy-IRAR设计第114-116页
        6.4.3 最大化用户满意度的IR与AR协同调度算法设计第116-120页
    6.5 提前带宽预留Min-R-AR和协同调度Max-S-IRAR算法性能评估第120-123页
        6.5.1 仿真实验设置第120-121页
        6.5.2 多个AR提前预留周期性调度算法Min-R-AR性能评估第121-122页
        6.5.3 AR-IR协同调度算法Max-S-IRAR性能评估第122-123页
    6.6 本章小结第123-126页
第七章 总结与展望第126-130页
    7.1 总结第126-128页
    7.2 存在不足第128页
    7.3 未来研究打算第128-130页
参考文献第130-140页
攻读博士学位期间取得的科研成果第140-144页
作者简介第144-146页
致谢第146页

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