| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 内容中心网络及其缓存机制分析 | 第16-24页 |
| 2.1 内容中心网络 | 第16-20页 |
| 2.1.1 内容中心网络体系结构 | 第16-18页 |
| 2.1.2 内容中心网络工作机制 | 第18-20页 |
| 2.2 内容中心网络缓存机制分析 | 第20-22页 |
| 2.2.1 缓存机制及其优点 | 第20-21页 |
| 2.2.2 缓存机制存在的不足 | 第21-22页 |
| 2.2.3 缓存放置策略的引入 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 现有的缓存放置策略分析 | 第24-34页 |
| 3.1 传统缓存放置策略分析 | 第24-25页 |
| 3.2 协作缓存放置策略分析 | 第25-31页 |
| 3.2.1 层次式协作缓存 | 第25-27页 |
| 3.2.2 分布式协作缓存 | 第27-30页 |
| 3.2.3 混合式协作缓存 | 第30-31页 |
| 3.3 改进的缓存放置策略 | 第31-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于预测的最优化缓存放置策略 | 第34-50页 |
| 4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 4.2 Max-Benefit模型的形式化描述 | 第35-39页 |
| 4.3 基于预测的最大化收益缓存放置模型 | 第39-42页 |
| 4.3.1 预测技术 | 第39-41页 |
| 4.3.2 预测模型 | 第41-42页 |
| 4.4 遗传算法求解PB-Max-Benefit模型 | 第42-48页 |
| 4.4.1 遗传算法 | 第42-44页 |
| 4.4.2 改进的遗传算法求解PB-Max-Benefit模型 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 仿真实验与结果分析 | 第50-60页 |
| 5.1 NS-3仿真平台 | 第50-52页 |
| 5.1.1 NS-3简介 | 第50-51页 |
| 5.1.2 CCNx协议 | 第51-52页 |
| 5.2 实验参数和验证指标 | 第52-53页 |
| 5.3 实验内容对比分析 | 第53-58页 |
| 5.3.1 缓存大小 | 第53-56页 |
| 5.3.2 数据访问模式 | 第56-57页 |
| 5.3.3 网络规模 | 第57-58页 |
| 5.4 结果分析 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |