| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论技术研究 | 第16-30页 |
| 2.1 网络虚拟化 | 第16-20页 |
| 2.1.1 网络虚拟化概述 | 第16-18页 |
| 2.1.2 网络虚拟化技术 | 第18-20页 |
| 2.2 虚拟网络映射 | 第20-25页 |
| 2.2.1 虚拟网络映射问题定义 | 第21-23页 |
| 2.2.2 虚拟网络映射问题评价指标 | 第23-24页 |
| 2.2.3 虚拟网络映射问题面临的挑战 | 第24-25页 |
| 2.3 云计算仿真平台CloudSim研究 | 第25-29页 |
| 2.3.1 CloudSim功能介绍 | 第26页 |
| 2.3.2 CloudSim体系结构 | 第26-28页 |
| 2.3.3 CloudSim工作模型 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于粒子群优化的底层路径可分割虚拟网络映射算法 | 第30-42页 |
| 3.1 粒子群优化算法 | 第30-32页 |
| 3.2 粒子初始化分配策略的提出 | 第32-36页 |
| 3.2.1 设计背景 | 第32-33页 |
| 3.2.2 策略描述 | 第33-34页 |
| 3.2.3 示例图 | 第34-35页 |
| 3.2.4 程序流程图 | 第35-36页 |
| 3.3 SPS-VNE-PSO算法设计 | 第36-41页 |
| 3.3.1 设计背景 | 第36-38页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第38-39页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第39-40页 |
| 3.3.4 实现步骤 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于混合粒子群优化的虚拟网络映射算法 | 第42-54页 |
| 4.1 禁忌搜索算法 | 第42-43页 |
| 4.2 模拟退火算法 | 第43-45页 |
| 4.3 HPTS-VNE-PSO算法设计 | 第45-53页 |
| 4.3.1 设计思想 | 第45-48页 |
| 4.3.2 算法描述 | 第48-49页 |
| 4.3.3 关键技术 | 第49-51页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第54-62页 |
| 5.1 实验环境与配置 | 第54-57页 |
| 5.1.1 实验环境描述 | 第54-55页 |
| 5.1.2 实验环境搭建 | 第55-57页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第57-61页 |
| 5.2.1 虚拟网络请求接受率 | 第57-59页 |
| 5.2.2 长期平均收益开销比 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |