| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract(英文摘要) | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·论文的背景和意义 | 第10-13页 |
| ·QoS路由研究现状 | 第13-15页 |
| ·IntServ／RSVE | 第13-14页 |
| ·DiffServ | 第14页 |
| ·MPLS | 第14-15页 |
| ·QoSR | 第15页 |
| ·QoS路由研究面临的问题 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-19页 |
| ·研究的问题 | 第17页 |
| ·解决思路 | 第17-18页 |
| ·主要工作与创新性 | 第18-19页 |
| ·本文的主要结构 | 第19-20页 |
| 2 路由算法和协议 | 第20-43页 |
| ·绪论 | 第20-21页 |
| ·经典路由算法和协议 | 第21-34页 |
| ·路由算法概述 | 第21-22页 |
| ·路由算法分类 | 第22-23页 |
| ·经典的路由算法 | 第23-25页 |
| ·路由协议的演进发展 | 第25-34页 |
| ·路由信息协议RIP | 第25-26页 |
| ·内部网关路由协议IGRP | 第26页 |
| ·增强型内部网关路由协议EIGRP | 第26-27页 |
| ·开放式最短路径优先协议OSPF | 第27-28页 |
| ·外部网关路由协议EGP | 第28页 |
| ·边界网关路由协议BGP | 第28-29页 |
| ·IP多播路由协议EGP | 第29-34页 |
| ·QoS路由算法研究综述 | 第34-43页 |
| ·服务质量路由概述 | 第34-35页 |
| ·单播QoSR算法 | 第35-40页 |
| ·多项式非启发类 | 第36页 |
| ·QoS度量相关 | 第36页 |
| ·探测法 | 第36-37页 |
| ·扩展距离向量算法 | 第37页 |
| ·限定QoS度量 | 第37-38页 |
| ·路径子空间搜索 | 第38-39页 |
| ·费用函数 | 第39页 |
| ·综合算法 | 第39-40页 |
| ·算法有效性分析 | 第40-42页 |
| ·路由回路问题 | 第40页 |
| ·陈旧信息的影响 | 第40-41页 |
| ·网络模型的影响 | 第41页 |
| ·基于概率求解 | 第41-42页 |
| ·总结 | 第42-43页 |
| 3 基于连续探索型遗传算法的多峰值函数的优化 | 第43-54页 |
| ·研究背景 | 第43-44页 |
| ·连续探索型遗传算法的设计 | 第44-46页 |
| ·RS-GA的特征 | 第44-46页 |
| ·“Family”和“Family精英” | 第44-45页 |
| ·“Family精英”和适应度的抑制方法 | 第45-46页 |
| ·二元交叉算子的设计 | 第46页 |
| ·RS-GA算法 | 第46页 |
| ·RS-GA算法分析 | 第46-53页 |
| ·RS-GA种群结构与其它种群结构的比较 | 第46-47页 |
| ·RS-GA性能分析 | 第47-48页 |
| ·问题的设定 | 第47-48页 |
| ·GA和RS-GA变量设定 | 第48页 |
| ·仿真分析 | 第48-53页 |
| ·关于简单GA | 第48-49页 |
| ·关于RS-GA | 第49-50页 |
| ·关于种群的多样性 | 第50-51页 |
| ·关于多峰值函数的解探索 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第53-54页 |
| 4 一种启发式遗传算法及其在最短路径求取中应用 | 第54-64页 |
| ·研究背景 | 第54-55页 |
| ·遗传算子的设计 | 第55-58页 |
| ·选择算子 | 第55-57页 |
| ·顺序选择算子 | 第56页 |
| ·家族内相关选择算子 | 第56-57页 |
| ·二元交叉算子 | 第57页 |
| ·变异算子 | 第57-58页 |
| ·经典变异算子 | 第57-58页 |
| ·自适应变异算子 | 第58页 |
| ·启发式遗传算法(Heuristic Genetic Algorithms，HGA) | 第58-59页 |
| ·“Family”和“Family精英” | 第58页 |
| ·HGA | 第58-59页 |
| ·最短路径求取中的HGA处理 | 第59-63页 |
| ·遗传子型的设计 | 第59-60页 |
| ·评价函数的设定 | 第60页 |
| ·初始种群的构成 | 第60-61页 |
| ·算法性能分析 | 第61-62页 |
| ·仿真结果分析 | 第62-63页 |
| ·结束语 | 第63-64页 |
| 5 Fallback~+:一种多QoS路由最短路径算法 | 第64-73页 |
| ·问题的提出 | 第64页 |
| ·Fallback~+算法 | 第64-70页 |
| ·Dijkstra算法概述 | 第64-66页 |
| ·Fallback算法 | 第66-68页 |
| ·Fallback~+算法 | 第68-70页 |
| ·Fallback~+(FB~+)算法基本思想 | 第68页 |
| ·FB~+算法操作流程 | 第68-70页 |
| ·初期路径生成 | 第68-69页 |
| ·更新低成本路径 | 第69-70页 |
| ·栈路径选择 | 第70页 |
| ·算法性能分析 | 第70-71页 |
| ·最大时间计算量 | 第70-71页 |
| ·最大存储空间 | 第71页 |
| ·仿真分析 | 第71-72页 |
| ·仿真网络拓扑结构 | 第71页 |
| ·仿真结果分析 | 第71-72页 |
| ·小结 | 第72-73页 |
| 6 基于Dijkstra策略的QoS路由多目标算法 | 第73-85页 |
| ·研究动机 | 第73页 |
| ·QoS路由指标的形式化描述 | 第73-74页 |
| ·QoS路由网络模型 | 第73-74页 |
| ·QoS路由指标选择准则 | 第74页 |
| ·QoS路由指标的性质 | 第74页 |
| ·QoS路由指标的选取 | 第74页 |
| ·QoS路由数学模型 | 第74-75页 |
| ·QoS路由多目标算法MOQRAD | 第75-82页 |
| ·Dijkstra算法 | 第75-79页 |
| ·Dijkstra算法思想 | 第75-76页 |
| ·Dijkstra算法的理论基础 | 第76-78页 |
| ·Dijkstra算法的例 | 第78-79页 |
| ·Dijkstra算法复杂度分析 | 第79页 |
| ·QoS路由综合评价指标DQT | 第79-81页 |
| ·综合评价指标DQT | 第79-80页 |
| ·综合评价指标DQT的特性 | 第80-81页 |
| ·MOQRAD概述 | 第81-82页 |
| ·仿真 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第84-85页 |
| 7 一种QoS路由多目标遗传算法 | 第85-97页 |
| ·研究动机 | 第85页 |
| ·网络性能指标的形式化描述 | 第85-88页 |
| ·QoS路由网络模型 | 第85页 |
| ·QoS路由指标性质 | 第85-86页 |
| ·QoS路由指标的形式化表示 | 第86-88页 |
| ·多QoS约束路由的数学模型 | 第88-89页 |
| ·多目标规划数学模型 | 第88-89页 |
| ·多QoS路由数学模型 | 第89页 |
| ·QoS路由多目标遗传算法QRMOGA | 第89-94页 |
| ·网络搜索树的构造方法 | 第90-91页 |
| ·遗传算子设计 | 第91-94页 |
| ·编码方法 | 第91-92页 |
| ·交叉策略 | 第92页 |
| ·变异规则 | 第92-93页 |
| ·适应度函数 | 第93-94页 |
| ·选择方法 | 第94页 |
| ·仿真 | 第94-95页 |
| ·结论 | 第95-97页 |
| 8 结论 | 第97-102页 |
| ·总结 | 第97-98页 |
| ·进一步的研究工作 | 第98-102页 |
| ·关于提高遗传算法的效率和解的质量问题研究 | 第98-100页 |
| ·基于多目标遗传算法的QoS路由研究 | 第100-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第103-104页 |
| 参考文献 | 第104-110页 |
