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社会容迟网络中基于能效的消息转发机制的研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景及研究现状第9-11页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.2 论文研究目标及内容第11-12页
        1.2.1 研究目标第11页
        1.2.2 研究内容第11-12页
    1.3 论文来源和主要贡献第12-13页
        1.3.1 论文来源第12页
        1.3.2 论文的主要贡献第12-13页
    1.4 论文的组织结构第13页
    1.5 本章小结第13-14页
第二章 社会容迟网络体系结构及关键技术第14-30页
    2.1 社会容迟网络的体系结构第14-17页
        2.1.1 社会容迟网络的概念第14-15页
        2.1.2 社会容迟网络的体系结构第15-16页
        2.1.3 社会容迟网络的基本特性第16-17页
    2.2 社会容迟网络的路由方法第17-23页
        2.2.1 社会容迟网络中常用的路由算法第17-22页
        2.2.2 社会容迟网络中路由算法的评价指标第22-23页
    2.3 社会容迟网络的建模方法第23-26页
        2.3.1 连续马尔可夫模型第24-25页
        2.3.2 ODE模型第25-26页
    2.4 ONE仿真平台介绍第26-29页
        2.4.1 仿真软件ONE概述第26-27页
        2.4.2 ONE仿真平台的构成第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于社会自私性的理论模型第30-40页
    3.1 引言第30页
    3.2 网络模型及假设第30-31页
    3.3 基于社会自私性的ODE模型第31-34页
    3.4 基于模型的最优化问题第34页
    3.5 基于枚举算法的消息转发算法第34-35页
    3.6 消息转发算法的实现第35-36页
    3.7 模型验证第36-39页
        3.7.1 仿真设置第36-37页
        3.7.2 模型验证第37-39页
    3.8 本章小结第39-40页
第四章 基于能效的消息转发优化算法第40-54页
    4.1 最优化算法概述第40-41页
    4.2 基于复合形的消息转发优化算法第41-44页
        4.2.1 复合形法的概述第41-42页
        4.2.2 基于复合形法的消息转发优化算法第42-44页
    4.3 基于蚁群算法的消息转发优化算法第44-47页
        4.3.1 蚁群算法的概述第44-45页
        4.3.2 基于蚁群算法的消息转发优化算法第45-47页
    4.4 算法性能评估第47-53页
        4.4.1 优化算法对比第47-49页
        4.4.2 消息转发优化算法的性能评估第49-51页
        4.4.3 社会自私性对消息转发优化算法的影响第51-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第五章 总结与展望第54-56页
    5.1 论文总结第54-55页
    5.2 工作展望第55-56页
参考文献第56-59页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第59-60页
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利第60-61页
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目第61-62页
致谢第62页

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