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稀疏分光WDM网络中基于遗传算法的组播业务研究

第一章 序论第1-22页
   ·WDM网络第11-15页
     ·WDM技术及其主要特点第11-12页
     ·WDM波长路由网络第12-15页
   ·组播第15-18页
     ·组播技术引入的必要性第15页
     ·组播的应用第15-18页
       ·点对多点的应用第16页
       ·多点对多点的应用第16-17页
       ·多点对点的应用第17-18页
   ·WDM网络中的组播业务第18-20页
   ·本文的研究目标第20-22页
第二章 光组播原理及其节点结构第22-29页
   ·引言第22页
   ·光组播原理及其节点结构第22-28页
     ·光组播原理第22-25页
       ·光路第23页
       ·光树第23-25页
     ·具有组播能力的交叉节点结构第25-28页
       ·SaD结构第25-26页
       ·对SaD结构的改进第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 稀疏分光(Sparse-Splitting)网络第29-42页
   ·稀疏分光的概念第29页
   ·数学模型及拓扑表示第29-31页
     ·数学模型第29-30页
     ·网络拓扑的表示法第30-31页
   ·MC-RWA问题第31-39页
     ·基本概念第31-32页
     ·路由子问题第32-37页
       ·最小生成树算法第32-33页
       ·Steiner树算法第33-34页
       ·稀疏分光网络中的路由最优化第34-37页
     ·波长分配子问题第37-38页
     ·MC节点放置算法第38-39页
   ·本章小结第39-42页
第四章 遗传算法第42-58页
   ·引言第42页
   ·遗传算法介绍第42-48页
     ·遗传算法的产生和发展第42-44页
     ·遗传算法概要第44-47页
       ·生物进化理论和遗传学的基本知识第44-46页
       ·遗传算法的基本思想第46-47页
     ·遗传算法的基本操作第47页
     ·遗传算法的应用情况第47-48页
   ·本文使用的遗传算法方案第48-54页
     ·编码方案第48-49页
     ·译码方案第49页
     ·交叉第49-50页
     ·变异第50-52页
     ·选择策略第52-53页
     ·保存最优第53-54页
   ·算法流程图第54-55页
   ·算法参数分析第55-57页
     ·算法性能与交叉概率的关系第56页
     ·算法性能与变异概率的关系第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 仿真结果及结论第58-67页
   ·仿真参数第58-59页
   ·仿真结果分析第59-62页
   ·算法的改进第62-65页
     ·双向译码第62-63页
     ·极值定义及爬山法第63-65页
   ·本文小结第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71页

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