摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
符号对照表 | 第12-13页 |
缩略语对照表 | 第13-17页 |
第一章 绪论 | 第17-23页 |
1.1 光网络技术 | 第17-20页 |
1.1.1 光网络概述 | 第17页 |
1.1.2 WDM光网络 | 第17-18页 |
1.1.3 单芯光纤弹性光网络 | 第18-19页 |
1.1.4 基于新型光纤的弹性光网络 | 第19-20页 |
1.2 研究背景及价值 | 第20-21页 |
1.3 研究内容及安排 | 第21-23页 |
第二章 多芯弹性光网络RSCA问题的研究基础 | 第23-37页 |
2.1 弹性光网络与多芯光纤弹性网络 | 第23-28页 |
2.1.1 弹性光网络的组成 | 第23-24页 |
2.1.2 弹性光网络主要部件 | 第24-25页 |
2.1.3 弹性光网络的关键技术 | 第25-26页 |
2.1.4 多芯光纤 | 第26-27页 |
2.1.5 多芯光纤弹性网络架构 | 第27-28页 |
2.2 RSCA问题及其研究现状 | 第28-32页 |
2.2.1 RSCA问题概述 | 第28-31页 |
2.2.2 RSCA问题的研究现状 | 第31-32页 |
2.3 多目标进化算法的相关理论 | 第32-37页 |
2.3.1 多目标优化基础知识 | 第32-34页 |
2.3.2 多目标进化算法简介 | 第34页 |
2.3.3 多目标进化算法的性能评价 | 第34-37页 |
第三章 一种最小化最大频隙号的协同进化RSCA算法 | 第37-49页 |
3.1 资源充足的多芯光纤弹性光网络模型 | 第37-42页 |
3.1.1 模型参量 | 第40-41页 |
3.1.2 优化目标与约束条件 | 第41-42页 |
3.2 协同进化Co-E算法 | 第42-45页 |
3.2.1 Co-E算法原理 | 第42页 |
3.2.2 Co-E算法的关键要素 | 第42-44页 |
3.2.3 Co-E算法框架 | 第44-45页 |
3.2.4 Co-E算法复杂度 | 第45页 |
3.3 算法仿真及结果分析 | 第45-48页 |
3.3.1 仿真实现 | 第45页 |
3.3.2 仿真实验结果 | 第45-47页 |
3.3.3 实验结果分析 | 第47-48页 |
3.4 本章小结 | 第48-49页 |
第四章 一种基于切比雪夫分解的双目标进化RSCA算法 | 第49-61页 |
4.1 多芯光纤弹性光网络双目标优化模型 | 第49-52页 |
4.1.1 符号定义 | 第49-50页 |
4.1.2 优化目标与约束条件 | 第50-52页 |
4.2 基于切比雪夫分解的双目标遗传BOGA/TD算法 | 第52-57页 |
4.2.1 BOGA/TD算法原理 | 第52-53页 |
4.2.2 BOGA/TD算法的关键要素 | 第53-56页 |
4.2.3 BOGA/TD算法框架 | 第56-57页 |
4.2.4 BOGA/TD算法复杂度 | 第57页 |
4.3 算法仿真及结果分析 | 第57-60页 |
4.3.1 仿真实现 | 第58页 |
4.3.2 仿真实验结果及分析 | 第58-60页 |
4.4 本章小结 | 第60-61页 |
第五章 结束语 | 第61-63页 |
5.1 全文总结 | 第61-62页 |
5.2 下一步工作 | 第62-63页 |
参考文献 | 第63-69页 |
致谢 | 第69-71页 |
作者简介 | 第71-72页 |