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基于改进遗传算法的弹性光网络资源分配方法研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-15页
        1.2.1 弹性光网络架构第11-12页
        1.2.2 弹性光网络硬件发展现状第12-14页
        1.2.3 弹性光网络现有资源分配算法第14-15页
    1.3 本文主要工作及创新点第15-16页
    1.4 论文结构第16-17页
第二章 弹性光网络概述第17-23页
    2.1 弹性光网络的概念第17页
    2.2 弹性光网络的关键技术原理第17-22页
        2.2.1 正交频分复用第17-18页
        2.2.2 路由计算与频谱资源分配第18-21页
        2.2.3 频谱整理技术第21-22页
    2.3 本章小结第22-23页
第三章 基于改进遗传算法的RSA算法研究第23-52页
    3.1 遗传算法简介第23-30页
        3.1.1 编码第23-25页
        3.1.2 遗传算子第25-29页
        3.1.3 适应度函数第29-30页
    3.2 遗传算法初始种群的计算第30-36页
        3.2.1 Dijkstra算法第30-32页
        3.2.2 Yen’s算法第32-36页
    3.3 变异算子所需随机路由路径产生方法第36-45页
        3.3.1 现有随机路由算法及其存在的问题第36页
        3.3.2 GA-IRAA算法中使用的随机路由路径生成方法第36-42页
        3.3.3 随机路由路径生成过程中各类矩阵的计算第42-44页
        3.3.4 本文随机路由路径算法优点第44-45页
    3.4 弹性光网络资源分配约束条件第45页
    3.5 算法步骤第45-46页
    3.6 仿真与结果分析第46-51页
        3.6.1 仿真参数设置第46-47页
        3.6.2 对比算法第47-48页
        3.6.3 性能对比及分析第48-51页
    3.7 本章小结第51-52页
第四章 单组播混合RSA算法研究与仿真第52-58页
    4.1 单多播混合RSA算法的关键问题第52页
    4.2 基于频谱连续度的动态频谱分配算法第52-54页
    4.3 算法流程第54页
    4.4 仿真结果与分析第54-57页
        4.4.1 仿真参数设置第54-55页
        4.4.2 算法性能对比第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 总结与展望第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士期间取得的科研成果第63页
获奖情况第63页
攻读硕士期间参与的科研项目第63-64页
致谢第64-65页

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