基于蚁群优化算法的SDN流量调度研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 引言 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 SDN负载均衡 | 第11-12页 |
| 1.2.2 蚁群优化算法的应用 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与意义 | 第14页 |
| 1.4 章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 SDN流量调度系统架构及其相关理论 | 第16-28页 |
| 2.1 SDN流量调度系统架构概述 | 第16-18页 |
| 2.2 SDN技术简介 | 第18-23页 |
| 2.2.1 Open Flow协议 | 第19-20页 |
| 2.2.2 SDN控制器 | 第20-23页 |
| 2.3 多链路流量调度算法 | 第23-25页 |
| 2.4 SDN流量调度 | 第25-27页 |
| 2.4.1 数据层流量调度 | 第25-26页 |
| 2.4.2 控制层流量调度 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 面向SDN链路负载均衡的流量调度算法 | 第28-40页 |
| 3.1 蚁群优化算法的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.2 蚁群优化算法的原理 | 第29-30页 |
| 3.3 蚁群优化算法的特点 | 第30页 |
| 3.4 基于蚁群优化的链路负载均衡算法 | 第30-36页 |
| 3.4.1 蚂蚁选择下一节点的规则 | 第30-31页 |
| 3.4.2 信息素的更新 | 第31-32页 |
| 3.4.3 最优路径的确定规则 | 第32-33页 |
| 3.4.4 算法描述 | 第33-34页 |
| 3.4.5 算法实例 | 第34-36页 |
| 3.5 仿真实验与分析 | 第36-39页 |
| 3.5.1 实验方法 | 第36页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第36-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 区分大小流的SDN流量调度方案 | 第40-53页 |
| 4.1 大象流与老鼠流研究背景 | 第40页 |
| 4.2 大小流区分调度的研究现状 | 第40-41页 |
| 4.3 改进的流量调度系统架构 | 第41-43页 |
| 4.4 大象流的识别技术 | 第43-45页 |
| 4.5 流量调度策略的制定 | 第45-49页 |
| 4.5.1 策略制定流程 | 第45-46页 |
| 4.5.2 老鼠流的路由算法 | 第46-47页 |
| 4.5.3 大象流的路由算法 | 第47-48页 |
| 4.5.4 大象流的分割 | 第48-49页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 4.6.1 仿真设置 | 第49-50页 |
| 4.6.2 对比算法 | 第50-51页 |
| 4.6.3 性能评价 | 第51-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 本文的主要工作 | 第53-54页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 | 第60页 |
