| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 图目录 | 第10-12页 |
| 表目录 | 第12-13页 |
| 缩略语表 | 第13-14页 |
| 第一章 引言 | 第14-23页 |
| ·网络优化问题的困难 | 第14页 |
| ·遗传算法概述 | 第14-19页 |
| ·遗传操作 | 第15-18页 |
| ·算法收敛性 | 第18-19页 |
| ·本文拟解决的几个优化问题的讨论 | 第19-20页 |
| ·Chord 的优化 | 第19页 |
| ·域内流量规划 | 第19-20页 |
| ·论文主要研究内容及结构 | 第20-23页 |
| 第二章 GA 用于chord 环查询映射优化 | 第23-35页 |
| ·概述chord 环查询系统 | 第23-25页 |
| ·chord 环查询映射优化问题 | 第25-26页 |
| ·GAOQCS 算法框架设计 | 第26-29页 |
| · | 第26-29页 |
| ·编码 | 第26-27页 |
| ·种群的维护 | 第27页 |
| ·适应度函数 | 第27页 |
| ·遗传算子的设计 | 第27-29页 |
| ·GAOQCS 算法流程 | 第29页 |
| ·GAOQCS 算法仿真 | 第29-34页 |
| ·算法性能仿真 | 第30-31页 |
| ·参数设置对算法性能的影响 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 GA 用于IP 网络域内流量规划 | 第35-66页 |
| ·IP 网络域内流量规划概述 | 第35-36页 |
| ·权值规划特点 | 第36-45页 |
| ·比例性 | 第36-37页 |
| ·两条链路权值的相互影响 | 第37-45页 |
| ·实验场景 | 第38-40页 |
| ·实验步骤 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-45页 |
| ·算法框架设计 | 第45-47页 |
| ·编码和初始化种群 | 第45页 |
| ·适应度函数 | 第45页 |
| ·种群分类 | 第45-46页 |
| ·遗传算子 | 第46-47页 |
| ·收敛准则 | 第47页 |
| ·性能提高模块(Improvement module) | 第47-56页 |
| ·问题分析 | 第48-55页 |
| ·业务的角度 | 第48-50页 |
| ·链路的角度 | 第50-55页 |
| ·模块实现 | 第55-56页 |
| ·算法流程 | 第56-58页 |
| ·算法仿真 | 第58-65页 |
| ·仿真场景 | 第58-59页 |
| ·算法性能仿真 | 第59-61页 |
| ·参数设置对算法性能的影响 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 GA 用于LISP 网络域内流量规划 | 第66-85页 |
| ·LISP 网络概述 | 第66-68页 |
| ·LISP 域内流量规划特点 | 第68-70页 |
| ·算法框架设计 | 第70-73页 |
| ·编码 | 第70-71页 |
| ·初始化种群 | 第71页 |
| ·适应度函数 | 第71页 |
| ·种群分类 | 第71-72页 |
| ·遗传算子 | 第72-73页 |
| ·选择 | 第72页 |
| ·杂交和变异 | 第72-73页 |
| ·个体优化模块（Improving Individual module） | 第73-75页 |
| ·算法流程 | 第75页 |
| ·算法仿真 | 第75-83页 |
| ·算法性能仿真 | 第76-79页 |
| ·参数设置对算法性能的影响 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 结论 | 第85-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 个人简历 | 第91-92页 |
| 在学期间的研究成果 | 第92-93页 |