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分布式网络测量中测量节点自动选取算法的研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
第一章 绪论第15-19页
    1.1 选题背景及意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16页
    1.3 研究目标及研究内容第16-17页
    1.4 论文组织结构第17-19页
第二章 相关技术介绍第19-33页
    2.1 用于测量节点选取的相关算法简介第19-26页
        2.1.1 贪心策略简介第19页
        2.1.2 蚁群算法简介第19-22页
        2.1.3 遗传算法简介第22-26页
    2.2 算法并行化技术第26-28页
    2.3 分布式网络性能监测系统简介第28-31页
        2.3.1 分布式网络测量平台架构第28-30页
        2.3.2 典型的测试流程第30-31页
    2.4 Waxman拓扑生成算法简介第31-32页
    2.5 本章总结第32-33页
第三章 网络测量节点自动选取算法的设计第33-55页
    3.1 网络测量节点选取问题的数学模型第33页
    3.2 节点自动选取算法优化目标第33-34页
    3.3 基于贪心策略的节点选择算法第34-35页
    3.4 基于蚁群算法的节点选择算法第35-42页
        3.4.1 网络拓扑的表示第35-36页
        3.4.2 信息素更新方式第36-37页
        3.4.3 最优蚂蚁更新策略第37页
        3.4.4 局部最优解的避免第37-40页
        3.4.5 算法流程说明第40-42页
    3.5 基于遗传算法的节点选择算法第42-48页
        3.5.1 编码方式第42-45页
        3.5.2 选择因子第45页
        3.5.3 交叉因子第45-46页
        3.5.4 变异因子第46页
        3.5.5 算法流程说明第46-48页
    3.6 实验分析第48-54页
        3.6.1 实验设计第48-49页
        3.6.2 实验方式及算法初始化第49-50页
        3.6.3 实验结果和分析第50-53页
        3.6.4 实验总结第53-54页
    3.7 本章总结第54-55页
第四章 节点选择算法的并行化第55-65页
    4.1 节点选择算法并行化方案第55-58页
        4.1.1 无交互并行化第55-56页
        4.1.2 交互式并行化第56-57页
        4.1.3 细粒度并行化第57-58页
        4.1.4 粗粒度并行化第58页
    4.2 节点选择算法并行化框架设计第58-64页
        4.2.1 通信模块第59-60页
        4.2.2 心跳模块第60页
        4.2.3 消息解析模块第60-62页
        4.2.4 算法收敛条件第62页
        4.2.5 计算节点异常处理机制第62-63页
        4.2.6 并行化算法执行流程第63-64页
    4.3 本章总结第64-65页
第五章 并行化选点算法与非并行化算法的对比第65-79页
    5.1 实验设计第65-66页
    5.2 网络测量节点选取实验第66-72页
        5.2.1 网络拓扑设计第66页
        5.2.2 实验方式及算法初始化第66-67页
        5.2.3 实验结果和分析第67-72页
    5.3 函数极值求解实验第72-78页
        5.3.1 多元非线性函数的选取第72-73页
        5.3.2 实验方式及算法初始化第73-74页
        5.3.3 实验结果和分析第74-78页
    5.4 实验总结第78页
    5.5 本章总结第78-79页
第六章 结束语第79-81页
    6.1 全文总结第79页
    6.2 下一步工作展望第79-80页
    6.3 研究生期间工作第80-81页
        6.3.1 发表论文第80页
        6.3.2 参与项目第80页
        6.3.3 主要负责工作第80页
        6.3.4 提交文档第80-81页
参考文献第81-83页
致谢第83-84页
攻读学位期间发表的学术论文第84页

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