时变、随机网络最优路径算法及其应用研究

0 引言	第1-24页
·研究背景及意义	第10-11页
·时变、随机网络最优路径研究的科学依据及理论意义	第10页
·时变、随机网络最优路径的应用意义	第10-11页
·时变、随机网络最优路径算法的发展历史和现状分析	第11-20页
·静态最短路径算法的研究	第11-12页
·时间依赖的网络中最小时间路径算法	第12-14页
·随机最短路径问题和算法	第14-17页
·最短路径问题的并行算法	第17-18页
·大规模网络模型与最优路径算法	第18-20页
·问题的提出和本文主要贡献	第20-23页
·存在的问题	第20页
·本论文的主要贡献	第20-23页
·论文的组织结构	第23-24页
1 时间依赖网络最优路径算法	第24-32页
·问题的提出	第24页
·时间依赖的网络模型与理论基础	第24-29页
·模型	第24-25页
·时间依赖网络的理论基础	第25-29页
·时间依赖网络最优路径求解算法	第29-31页
·小结	第31-32页
2 随机时间依赖网络模型与最优路径算法	第32-62页
·问题的提出	第32-33页
·随机时间依赖网络K期望最短路径算法	第33-42页
·随机时间依赖网络模型	第33-34页
·扩展模型	第34页
·理论基础	第34-38页
·K期望最短路径算法的理论基础	第38-39页
·K期望最短路径算法	第39-42页
·随机时间依赖网络K期望最短路径的并行算法	第42-50页
·数据分解型并行方法	第43-44页
·算法描述	第44-46页
·算法的正确性证明	第46-47页
·负载平衡	第47页
·实验结果	第47-50页
·基于可靠性理论的随机时间依赖网络路径规划算法	第50-60页
·可靠性理论基础知识	第50-51页
·可靠性理论模型	第51-52页
·一致可靠性网络	第52页
·可靠优先权	第52-53页
·基于可靠性理论的优势判别法	第53-54页
·路径单调性	第54-55页
·期望失效时刻ET和期望寿命EL的计算方法	第55-56页
·期望寿命最短路径算法-RELSP算法	第56-57页
·RELSP算法的正确性	第57-58页
·基于可靠性理论模型的K期望寿命最短路径算法	第58-60页
·小结	第60-62页
3 大规模网络的网络模型与最优路径算法	第62-96页
·问题的提出	第62-63页
·层次网络模型与最优路径算法	第63-78页
·层次网络模型	第63-65页
·层次网络扩展模型	第65-66页
·层次网络最短路径算法的理论基础	第66-68页
·层次最短路径算法	第68-73页
·实验测试	第73-78页
·网络树模型与最优路径算法	第78-94页
·网络树模型	第78-83页
·网络树模型最优路径算法	第83-90页
·实验测试	第90-93页
·实验测试结论	第93-94页
·小结	第94-96页
4 时变、随机网络模型最优路径理论的应用研究	第96-115页
·时间依赖网络在智能交通系统中的应用研究	第96-103页
·基于广义神经网络的交通流预测	第97-103页
·小结	第103页
·随机时间依赖网络的应用	第103-105页
·计算机网络路由协议中的应用	第105-115页
·时间依赖的混合型网络的分布式路由协议	第106-113页
·小结	第113-115页
5 结论以及将来的工作	第115-121页
·研究的问题以及意义	第115页
·问题难点以及本文的工作	第115-119页
·时间依赖网络最优路径的研究	第115-116页
·随机时间依赖网络中期望最短路径研究	第116-118页
·大规模网络模型与最短路径算法的研究	第118-119页
·时变、随机网络最优路径算法的应用研究	第119页
·将来的工作	第119-121页
参考文献	第121-127页
附录1 本文的创新点	第127-130页
附录2 论文期间发表论著情况	第130-132页
附录3 论文期间完成或获得资助的课题情况	第132-133页
致谢	第133-134页