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基于元胞学习自动机的机会网络路由算法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第13-27页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 机会网络中的路由问题第15-22页
        1.2.1 路由问题研究综述第15-19页
        1.2.2 机会网络中的拥塞问题第19-20页
        1.2.3 机会网络中的能量消耗问题第20-22页
    1.3 研究的主要内容与研究意义第22-25页
        1.3.1 主要研究内容第22-24页
        1.3.2 研究意义第24-25页
    1.4 论文章节安排第25-27页
第2章 元胞学习自动机理论第27-35页
    2.1 元胞学习自动机第27-30页
        2.1.1 元胞自动机第27-28页
        2.1.2 学习自动机第28-29页
        2.1.3 元胞学习自动机第29-30页
    2.2 元胞学习自动机的改进模型第30-32页
        2.2.1 不规则元胞学习自动机(ICLA)第31页
        2.2.2 动态不规则元胞学习自动机(DICLA)第31-32页
    2.3 机会网络和DICLA第32-34页
    2.4 本章小结第34-35页
第3章 基于动态不规则元胞多学习自动机的拥塞控制策略第35-53页
    3.1 引言第35-38页
    3.2 动态不规则元胞多学习自动机(DICMLA)第38-39页
    3.3 网络模型第39-40页
    3.4 缓存熵第40-41页
    3.5 基于DICMLA的拥塞控制策略第41-46页
        3.5.1 消息丢弃概率第41-42页
        3.5.2 消息复制率第42-43页
        3.5.3 排队和丢弃策略第43页
        3.5.4 丢弃消息的处理第43-44页
        3.5.5 DBCCS算法流程第44-46页
    3.6 仿真实验第46-50页
        3.6.1 仿真环境设置第46-47页
        3.6.2 仿真结果分析第47-50页
    3.7 本章小结第50-53页
第4章 机会网络中能量均衡的缓存管理策略第53-73页
    4.1 引言第53-56页
    4.2 消息的乒乓效应第56-57页
    4.3 能量均衡的缓存管理策略描述与分析第57-61页
        4.3.1 概念定义第58页
        4.3.2 算法描述与分析第58-61页
    4.5 仿真实验第61-72页
        4.5.1 实验环境设置第61-63页
        4.5.2 仿真结果分析第63-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第5章 基于元胞学习自动机的机会网络路由算法第73-93页
    5.1 引言第73-75页
    5.2 消息投递概率的计算第75-76页
    5.3 连接持续时间的估计第76-80页
        5.3.1 无线网络中能量优化方法第76-79页
        5.3.2 计划评审技术第79-80页
        5.3.3 连接持续时间估计第80页
    5.4 节点缓存空间的管理第80-82页
        5.4.1 拥塞控制第81页
        5.4.2 缓存管理第81-82页
    5.5 路由算法描述与分析第82-86页
        5.5.1 消息投递概率算法流程第82-83页
        5.5.2 CLARA算法流程第83-86页
    5.6 仿真实验第86-92页
        5.6.1 仿真环境设置第86-87页
        5.6.2 仿真结果分析第87-92页
    5.7 本章小结第92-93页
第6章 机会网络中自适应的n-Epidemic路由算法第93-111页
    6.1 引言第93-94页
    6.2 相关路由算法第94-98页
        6.2.1 Epidemic路由算法第95-96页
        6.2.2 n-Epidemic路由算法第96-97页
        6.2.3 EAER路由算法第97-98页
    6.3 ANER路由算法第98-101页
        6.3.1 基本定义第98页
        6.3.2 网络模型第98-100页
        6.3.3 算法描述与分析第100-101页
    6.4 仿真实验第101-110页
        6.4.1 仿真环境设置第102页
        6.4.2 仿真结果分析第102-110页
    6.5 本章小结第110-111页
第7章 结束语第111-117页
    7.1 本文工作总结第111-114页
    7.2 未来研究展望第114-117页
参考文献第117-131页
致谢第131-133页
攻读学位期间的研究成果第133-134页

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