| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| ·QoS 技术 | 第8-13页 |
| ·IP QoS 概述 | 第8-9页 |
| ·QoS 的关键指标 | 第9-10页 |
| ·QoS 的研究体系、现状及相关技术 | 第10-13页 |
| ·QoS 路由 | 第13-17页 |
| ·QoS 路由概述 | 第13-15页 |
| ·QoS 路由的研究现状 | 第15-16页 |
| ·QoS 路由研究需要解决的难点 | 第16-17页 |
| ·QoS 路由研究存在的问题 | 第17页 |
| ·论文研究内容和组织结构 | 第17-20页 |
| ·论文研究内容 | 第17-18页 |
| ·解决思路 | 第18页 |
| ·论文的组织结构 | 第18-19页 |
| ·论文创新之处 | 第19-20页 |
| 第2章 遗传算法和蚁群算法 | 第20-32页 |
| ·遗传算法基本概念 | 第20-23页 |
| ·遗传算法基本流程 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的特点及其应用 | 第24-26页 |
| ·经典蚁群算法原理 | 第26-28页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第28-30页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第30-32页 |
| 第3章 基于可回溯遗传算法的QoS 路由算法 | 第32-42页 |
| ·回溯策略 | 第32-34页 |
| ·回溯机制 | 第32-33页 |
| ·回溯机制的技术要点 | 第33-34页 |
| ·基于回溯遗传的GABS 算法 | 第34-42页 |
| ·算法背景 | 第34页 |
| ·QoS 路由问题的数学描述 | 第34-37页 |
| ·GABS 算法描述 | 第37-39页 |
| ·仿真及性能分析 | 第39-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 第4章 基于遗传算法和蚁群算法融合的QoS 路由算法 | 第42-50页 |
| ·算法背景 | 第42页 |
| ·QoS 路由问题 | 第42-43页 |
| ·GAACO_QoS 算法设计思想及总体框架 | 第43页 |
| ·GAACO_QoS 中的遗传算法规则 | 第43-44页 |
| ·遗传算法与蚁群算法的融合 | 第44-45页 |
| ·GAACO_QoS 中的蚁群算法规则 | 第45-46页 |
| ·GAACO_QoS 算法描述 | 第46-47页 |
| ·仿真及性能分析 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第49-50页 |
| 第5章 结束语 | 第50-52页 |
| ·研究总结 | 第50页 |
| ·进一步的研究工作 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表( 含录用) 的论文与参加科研项目情况 | 第60页 |