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多纤芯弹性光网络资源分配模型及其新型优化算法研究

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

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