| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 概述 | 第9页 |
| 1.2 组播的特点 | 第9-10页 |
| 1.3 组播技术的应用 | 第10页 |
| 1.4 组播路由算法研究现状 | 第10-13页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.6 本章小结 | 第14-16页 |
| 第二章 QoS 组播路由技术原理 | 第16-21页 |
| 2.1 组播路由技术概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1 IGMP | 第16页 |
| 2.1.2 组播路由选择方式 | 第16-17页 |
| 2.1.3 组播路由算法协议 | 第17页 |
| 2.2 QOS 路由概述 | 第17-19页 |
| 2.2.1 QOS 的定义 | 第18页 |
| 2.2.2 QOS 路由的定义 | 第18页 |
| 2.2.3 IP QOS 的基本结构 | 第18-19页 |
| 2.3 QOS 组播路由的数学模型 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 遗传算法原理 | 第21-27页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第21-22页 |
| 3.1.1 遗传算法的发展历史 | 第21页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本思想 | 第21-22页 |
| 3.1.3 遗传算法的特点 | 第22页 |
| 3.2 遗传算法的基本流程 | 第22-23页 |
| 3.3 遗传算法基本操作 | 第23-25页 |
| 3.4 遗传算法的收敛性分析 | 第25-26页 |
| 3.4.1 收敛的定义 | 第25页 |
| 3.4.2 遗传算法的Markov 链分析 | 第25-26页 |
| 3.5 遗传算法的种类 | 第26页 |
| 3.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 “早熟”现象的优化算法研究 | 第27-39页 |
| 4.1 传统遗传算法中的“早熟”现象的概念 | 第27页 |
| 4.2 传统遗传算法“早熟”现象的产生原因 | 第27-28页 |
| 4.3 “早熟”现象的数学分析 | 第28-31页 |
| 4.3.1 相关定义 | 第28页 |
| 4.3.2 选择算子分析 | 第28-29页 |
| 4.3.3 交叉算子分析 | 第29-30页 |
| 4.3.4 变异阶段 | 第30-31页 |
| 4.4 预防传统遗传算法早熟收敛的策略 | 第31-32页 |
| 4.5 预防早熟收敛策略的算法 | 第32-36页 |
| 4.5.1 交叉、变异概率动态选择 | 第32-34页 |
| 4.5.2 选择机制优化算法 | 第34-36页 |
| 4.6 预防早熟收敛的算法仿真验证 | 第36-38页 |
| 4.6.1 仿真试验环境简介 | 第36-37页 |
| 4.6.2 降低“早熟”现象对整个算法的影响试验 | 第37-38页 |
| 4.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 提高收敛速度的关键环节优化研究 | 第39-50页 |
| 5.1 适应度函数的优化设定 | 第39-46页 |
| 5.1.1 QoS 组播路由适应度函数的一般定义 | 第39-41页 |
| 5.1.2 本文提出的适应度函数 | 第41-42页 |
| 5.1.3 改进后的适应度函数公式如何设定各加权系数 | 第42页 |
| 5.1.4 仿真试验 | 第42-46页 |
| 5.1.5 结论 | 第46页 |
| 5.2 初始群体生成预处理 | 第46-49页 |
| 5.2.1 预处理算法描述 | 第46-47页 |
| 5.2.2 初始群体生成预处理仿真验证 | 第47-49页 |
| 5.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 基于优化遗传算法的QoS 组播路由算法 | 第50-73页 |
| 6.1 遗传算法设计的基本步骤 | 第50页 |
| 6.2 编码表示 | 第50-54页 |
| 6.2.1 组播树编码的特征要求 | 第51页 |
| 6.2.2 常用的组播树编码方式 | 第51-54页 |
| 6.2.3 各种组播树编码的特点 | 第54页 |
| 6.3 适应度函数 | 第54-58页 |
| 6.3.1 本文中适应度函数的数学表示 | 第54-56页 |
| 6.3.2 适应度函数计算算法 | 第56-58页 |
| 6.3.3 算法在种群计算中的关键点 | 第58页 |
| 6.4 初始群体生成 | 第58-61页 |
| 6.4.1 现有的组播数生成方法 | 第58页 |
| 6.4.2 构成初始群体的组播树生成算法 | 第58-61页 |
| 6.4.3 初始群体生成算法 | 第61页 |
| 6.5 选择算子的设计 | 第61-63页 |
| 6.5.1 标准轮盘赌选择策略算法 | 第62页 |
| 6.5.2 选择机制优化 | 第62-63页 |
| 6.5.3 最优个体保持策略 | 第63页 |
| 6.6 交叉算子的设计 | 第63-65页 |
| 6.7 变异算子的设计 | 第65-68页 |
| 6.8 算法中遗传参数的自适应选择 | 第68-69页 |
| 6.9 算法终止条件 | 第69页 |
| 6.10 算法的具体描述 | 第69-72页 |
| 6.11 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 试验与仿真 | 第73-76页 |
| 7.1 随机网络产生模型简介 | 第73页 |
| 7.2 本文仿真试验简介 | 第73-74页 |
| 7.3 仿真试验研究与结果分析 | 第74-75页 |
| 7.3.1 仿真试验环境简介 | 第74页 |
| 7.3.2 仿真测试结果分析 | 第74-75页 |
| 7.4 本章小结 | 第75-76页 |
| 结束语 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位期间录用的论文 | 第82-84页 |