基于下一代网络的多约束QoS路由技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-25页 |
| ·课题背景及意义 | 第11-22页 |
| ·下一代网络技术背景 | 第11-14页 |
| ·QoS路由研究现状 | 第14-20页 |
| ·启发式算法在QoS路由的应用现状 | 第20-22页 |
| ·本文研究内容 | 第22-23页 |
| ·论文结构安排 | 第23-25页 |
| 第2章 基于IP网络的QoS路由模型原理 | 第25-33页 |
| ·下一代IP网络架构模型 | 第25-26页 |
| ·下一代P网络管理模型 | 第26-29页 |
| ·IP网管理的核心思想 | 第26-28页 |
| ·IP网络管理模型 | 第28-29页 |
| ·QoS路由的数学模型 | 第29-30页 |
| ·适应度函数的建立 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 遗传算法与粒子群算法的分析比较 | 第33-43页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第33-36页 |
| ·遗传算法的背景和基本思想 | 第33页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的应用 | 第35页 |
| ·遗传算法应用于路由选择 | 第35-36页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第36-40页 |
| ·粒子群算法的背景和基本思想 | 第36页 |
| ·PSO的参数设置 | 第36-37页 |
| ·标准PSO的算法及步骤 | 第37-38页 |
| ·全局PSO和局部PSO | 第38页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第38-39页 |
| ·PSO算法的缺陷 | 第39页 |
| ·PSO算法应用于路由选择 | 第39-40页 |
| ·遗传算法和PSO算法的比较 | 第40-41页 |
| ·遗传算法和PSO算法的相似处 | 第40页 |
| ·遗传算法和PSO算法的不同处 | 第40-41页 |
| ·粒子群算法与遗传算法的结合 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 改进粒子群算法 | 第43-50页 |
| ·GA-PSO算法的流程图 | 第43-44页 |
| ·GA-PSO算法的实现过程 | 第44-49页 |
| ·粒子群的初始化 | 第44-45页 |
| ·离散化改进 | 第45-46页 |
| ·邻居的定义方式 | 第46-47页 |
| ·遗传算法思想的引入 | 第47-48页 |
| ·算法的具体步骤 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 仿真验证 | 第50-60页 |
| ·仿真条件的设置 | 第50-52页 |
| ·网络拓扑结构 | 第50-51页 |
| ·参数设置 | 第51-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-59页 |
| ·可行性验证 | 第52-55页 |
| ·有效性验证 | 第55-57页 |
| ·可靠性验证 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 结束语 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第67页 |
