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基于遗传算法的QoS多播路由算法的研究

第一章 绪论第1-16页
   ·引言第8-9页
   ·多播路由技术的发展背景第9-11页
   ·多播路由算法研究现状第11-14页
     ·Steiner 树算法和CBT 算法第11页
     ·静态路由算法和动态路由算法第11-12页
     ·集中式算法和分布式算法第12页
     ·分层多播路由算法第12-13页
     ·QoS 多播路由算法第13-14页
   ·本文的主要研究工作第14页
   ·论文的组织第14-16页
第二章 QOS 多播路由问题第16-22页
   ·QOS 多播路由的基本概念第16-18页
     ·赋权图模型第16页
     ·状态信息第16-17页
     ·QoS 的度量第17-18页
   ·QOS 多播路由的数学模型第18-19页
   ·QOS 多播路由问题分类第19-21页
     ·最小生成树第19-20页
     ·最短路径树第20页
     ·Steiner 树第20页
     ·受约束的 Steiner 树第20-21页
   ·QOS 多播路由算法发展现状第21-22页
第三章 遗传算法第22-32页
   ·遗传算法的基本原理第22-23页
     ·遗传算法的目的第22-23页
     ·遗传算法的基本原理第23页
   ·遗传算法的基本步骤第23-28页
     ·初始化群体第23-24页
     ·终止循环的条件第24页
     ·选择第24-26页
     ·交叉第26-27页
     ·变异第27-28页
   ·遗传算法的特点与应用关键第28-30页
     ·遗传算法的特点第28-29页
     ·遗传算法的应用关键第29-30页
   ·遗传算法求解多播路由的研究现状及发展趋势第30-32页
     ·遗传算法求解QoS 多播路由问题的难点第30页
     ·国内外研究历史及现状第30-31页
     ·发展趋势第31-32页
第四章 基于模拟退火遗传算法的时延受限多播路由优化第32-46页
   ·引言第32页
   ·时延受限多播路由问题的数学描述第32-33页
   ·相关算法介绍第33-34页
   ·模拟退火遗传算法的设计第34-36页
     ·模拟退火算法概述第34-35页
     ·模拟退火遗传算法主要思想第35页
     ·算法流程第35-36页
   ·算法描述第36-41页
     ·编码第36-37页
     ·适应度函数第37页
     ·选择算子第37-38页
     ·交叉算子第38-39页
     ·变异算子第39-40页
     ·修复函数第40-41页
     ·算法终止准则第41页
   ·算法性能分析第41-42页
   ·仿真实验结果和分析第42-44页
   ·小结第44-46页
第五章 基于多目标遗传算法的QOS 多播路由优化第46-60页
   ·引言第46页
   ·QOS 多播路由问题的数学描述第46-47页
   ·多目标优化问题第47-51页
   ·小生境简介第51-52页
     ·小生境与遗传算法第51页
     ·遗传算法中小生境的实现方法第51-52页
   ·基于多目标遗传算法的多播路由优化第52-53页
     ·算法主要思想第52-53页
     ·算法流程第53页
   ·算法描述第53-56页
     ·编码第53-54页
     ·适应度函数第54-55页
     ·选择策略第55-56页
     ·交叉算子第56页
     ·变异算子第56页
     ·算法终止准则第56页
   ·算法性能分析第56页
   ·实验仿真结果和分析第56-59页
   ·小结第59-60页
结束语第60-62页
 1. 本文的主要贡献第60-61页
 2. 对未来工作的展望第61-62页
参考文献第62-66页
致谢第66-67页
个人简历、在校期间的研究成果及发表的学术论文第67页

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