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聚合组播优化模型与算法研究

摘要第1-16页
ABSTRACT第16-20页
第1章 绪论第20-34页
   ·研究背景与意义第20-23页
   ·研究现状与进展第23-30页
     ·现有研究第23-29页
     ·问题的提出第29-30页
   ·论文研究内容和主要贡献第30-32页
   ·本文组织第32-34页
第2章 相关研究第34-47页
   ·聚合组播描述和定义第34-36页
   ·聚合树优化问题的相关研究第36-42页
   ·带宽优化问题的相关研究第42-45页
   ·本章小结第45-47页
第3章 聚合树优化问题的最小分组特征第47-60页
   ·聚合树优化问题及其特征第47-51页
   ·基于最小分组模型的聚合树优化问题第51-53页
   ·基于最小分组模型的ACO算法要素设计原则第53-58页
     ·信息素定义原则第54页
     ·组间适应度函数定义原则第54-57页
     ·多级信息素更新原则第57-58页
     ·算法收敛条件第58页
   ·基于分组思想蚂蚁构建解的过程第58-59页
   ·本章小结第59-60页
第4章 基于装箱模型的聚合树优化问题的ACO算法第60-84页
   ·聚合树优化问题与装箱问题的类比关系第60-61页
   ·聚合树的相对满载度第61-63页
     ·聚合树的带宽浪费率第62页
     ·聚合树的相对满载度第62-63页
   ·组间适应度函数第63页
   ·基于装箱模型的ACO算法第63-70页
     ·蚂蚁构建解的过程第64-66页
     ·信息素第66-67页
     ·启发式信息第67-68页
     ·从邻域中选择一个组聚合的概率第68-69页
     ·信息素更新规则第69页
     ·算法收敛条件第69-70页
   ·算法时间复杂度分析第70-71页
   ·仿真结果和算法分析第71-82页
     ·算法的进化能力第71-73页
     ·算法的时间和优化性能第73-76页
     ·与已有算法的比较第76页
     ·适应度函数有效性假设检验第76-82页
   ·本章小结第82-84页
第5章 基于最小团覆盖模型的聚合树优化问题的ACO算法第84-101页
   ·聚合树优化问题和最小团覆盖问题的对应关系第85-87页
   ·两个组之间的聚合适应度函数第87-88页
   ·预处理过程第88页
   ·基于最小团覆盖模型的ACO算法第88-92页
     ·蚂蚁具体解构建过程第88-89页
     ·初始组选择第89页
     ·信息素定义第89-90页
     ·选择一个组聚合的概率第90页
     ·信息素更新方案第90-91页
     ·收敛条件第91页
     ·具体的蚁群优化算法第91-92页
   ·仿真及分析第92-95页
     ·仿真环境设置第92页
     ·算法性能测试第92-95页
   ·多种群ACO算法第95-100页
     ·基于装箱模型和最小团覆盖模型的ACO算法关系第95-97页
     ·基于共享信息素的多种群ACO算法第97-99页
     ·进一步提高算法优化能力方法第99-100页
   ·本章小结第100-101页
第6章 基于树的相似性的带宽优化问题的ACO算法第101-115页
   ·带宽优化问题描述和定义第101-102页
   ·带宽优化问题特征第102-105页
   ·带宽优化问题的ACO算法第105-110页
     ·信息素定义第106页
     ·选择L棵起始树第106-107页
     ·一个组聚合到一棵聚合树上的概率第107-108页
     ·信息素更新规则第108-109页
     ·算法终止条件第109-110页
   ·仿真及结果分析第110-114页
     ·算法进化能力和优化性能测试第110-113页
     ·与贪心算法比较第113-114页
   ·本章小结第114-115页
第7章 总结和展望第115-119页
   ·本文总结第115-117页
     ·基于最小分组模型的聚合树优化问题的ACO算法第115-117页
     ·基于分组模型的带宽优化问题的ACO算法第117页
   ·展望第117-119页
参考文献第119-127页
致谢第127-128页
攻读学位期间发表的学术论文目录第128-129页
攻读学位期间参与科研项目情况第129-130页
学位论文评阅及答辩情况表第130-132页
附录 英文论文第132-156页

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