| 中文摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 主要符号表 | 第6-8页 |
| 第一章 引言 | 第8-12页 |
| 1.1 SaaS 的定义 | 第8页 |
| 1.2 分销系统 | 第8-10页 |
| 1.3 SaaS 模式下分销系统的管理体验 | 第10页 |
| 1.4 本文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.5 本文的工作和本文的组织 | 第11-12页 |
| 第二章 研究背景及问题描述 | 第12-23页 |
| 2.1 项目名称和目的 | 第12页 |
| 2.2 针对的用户 | 第12页 |
| 2.3 项目框架技术支持 | 第12-15页 |
| 2.4 项目分页技术支持 | 第15-18页 |
| 2.4.1 分页的目的 | 第15-16页 |
| 2.4.2 PMC 分页模式 | 第16-18页 |
| 2.5 问题描述 | 第18页 |
| 2.6 已有导向算法的介绍 | 第18-19页 |
| 2.7 已有导向算法中存在的问题 | 第19-22页 |
| 2.7.1 时间不敏感性 | 第20页 |
| 2.7.2 效率不稳定性 | 第20-21页 |
| 2.7.3 工作不连续性 | 第21-22页 |
| 2.8 可行方案 | 第22-23页 |
| 第三章 流量优化算法的设计与改进 | 第23-32页 |
| 3.1 改进算法引言 | 第23页 |
| 3.2 蚁群算法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 蚁群算法概念 | 第23页 |
| 3.2.2 蚁群算法研究对象 | 第23-24页 |
| 3.2.3 蚁群算法的编程 | 第24-25页 |
| 3.2.4 引入蚁群算法的原因 | 第25页 |
| 3.3 总体设计 | 第25-26页 |
| 3.4 信息素算法的设计 | 第26-27页 |
| 3.5 分流算法的分析 | 第27-31页 |
| 3.5.1 基于已有算法的分配 | 第28页 |
| 3.5.2 基于遗传算法的分配 | 第28-30页 |
| 3.5.3 基于假设检验的分配 | 第30-31页 |
| 3.6 改进算法预期达到的目标 | 第31-32页 |
| 第四章 模拟系统的设计和实现 | 第32-44页 |
| 4.1 系统的总体设计 | 第32-34页 |
| 4.2 系统功能模块介绍 | 第34-44页 |
| 4.2.1 可选路径实现 | 第34页 |
| 4.2.2 外部环境实现 | 第34-35页 |
| 4.2.3 轮盘赌分流算法实现 | 第35-37页 |
| 4.2.4 基于排序的分流算法实现 | 第37-39页 |
| 4.2.5 锦标赛分流算法实现 | 第39-40页 |
| 4.2.6 稳定性分流算法实现 | 第40-42页 |
| 4.2.7 模拟控制块设计 | 第42-44页 |
| 第五章 数据对比分析 | 第44-61页 |
| 5.1 对已有系统缺陷性的测试 | 第44-46页 |
| 5.1.1 时间不敏感性的测试 | 第44-45页 |
| 5.1.2 不稳定性的测试 | 第45-46页 |
| 5.1.3 不连续性的测试 | 第46页 |
| 5.2 外部环境的模拟 | 第46-47页 |
| 5.3 对基于蚁群算法的改进算法流失因子分析 | 第47-51页 |
| 5.4 对几个表现较好算法的算子进行优化 | 第51-58页 |
| 5.4.1 非线性基于排序的改进系统中公比因子 Q 的优化 | 第51-52页 |
| 5.4.2 基于已有算法改进系统中最优结果的分配概率 P 的优化 | 第52-54页 |
| 5.4.3 基于稳定性改进系统中参数的优化 | 第54-58页 |
| 5.5 新旧算法整体性能详细比较 | 第58-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 总结 | 第61页 |
| 对改进算法的应用前景的展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历 | 第66页 |