| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| 1．1 路由算法概述 | 第9-10页 |
| 1．2 多播技术发展的背景 | 第10-11页 |
| 1．3 多播路由技术的研究现状 | 第11-17页 |
| 1．3．1 多播路由算法的分类 | 第12页 |
| 1．3．2 多播路由算法简介 | 第12-15页 |
| 1．3．3 QoS约束 | 第15-16页 |
| 1．3．4 服务质量路由(QoSR)的目标 | 第16页 |
| 1．3．5 服务质量路由(QoSR)问题难解决的原因 | 第16-17页 |
| 1．4 本文的课题来源和意义 | 第17-18页 |
| 第2章 多播树理论基础和算法 | 第18-23页 |
| 2．1 Steiner树问题 | 第18页 |
| 2．2 Steiner树的启发式算法 | 第18-21页 |
| 2．2．1 KMB算法 | 第19页 |
| 2．2．2 MPH(Shortest Path Heuristic) | 第19-20页 |
| 2．2．3 ADH(Average Distance Heuristic)算法 | 第20页 |
| 2．2．4 GREEDY算法(贪心算法) | 第20-21页 |
| 2．2．5 ARIES算法 | 第21页 |
| 2．2．6 遗传算法 | 第21页 |
| 2．3 随机网络产生模型 | 第21-23页 |
| 第3章 遗传算法 | 第23-42页 |
| 3．1 生物进化理论和遗传学的基本知识 | 第23-25页 |
| 3．2 遗传算法介绍 | 第25-34页 |
| 3．2．1 遗传算法的产生和发展 | 第25-27页 |
| 3．2．2 遗传算法的基本思想 | 第27页 |
| 3．2．3 遗传算法的特点 | 第27-28页 |
| 3．2．4 遗传算法的主要步骤 | 第28页 |
| 3．2．5 遗传算法的基本操作 | 第28-32页 |
| 3．2．6 遗传算法参数的选择 | 第32-33页 |
| 3．2．7 遗传算法的性能评估指标 | 第33页 |
| 3．2．8 遗传算法的其他问题 | 第33-34页 |
| 3．3 混合遗传算法 | 第34-35页 |
| 3．4 实数(浮点)编码的遗传算法 | 第35-42页 |
| 3．4．1 概要 | 第35-36页 |
| 3．4．2 用 FGA求解约束优化问题 | 第36-37页 |
| 3．4．3 约束优化问题的定义和约束的类型 | 第37-38页 |
| 3．4．4 处理约束的现有方法 | 第38-39页 |
| 3．4．5 罚函数方法 | 第39-42页 |
| 第4章 蚂蚁算法 | 第42-53页 |
| 4．1 蚂蚁算法的基本原理 | 第42-43页 |
| 4．2 蚂蚁算法模型 | 第43-45页 |
| 4．3 蚂蚁算法的具体步骤和流程图及复杂度分析 | 第45-48页 |
| 4．3．1 蚂蚁算法的具体步骤 | 第45-46页 |
| 4．3．2 蚂蚁算法流程图 | 第46-47页 |
| 4．3．3 蚂蚁算法的复杂度分析 | 第47页 |
| 4．3．4 蚂蚁算法的优点与不足 | 第47-48页 |
| 4．4 蚁群优化算法 | 第48-53页 |
| 4．4．1 蚁群优化算法简介 | 第48-50页 |
| 4．4．2 蚁群优化算法的实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 4．4．3 最值蚂蚁算法简介 | 第51-53页 |
| 第5章 混合蚂蚁算法及在Qos多播路由中的应用 | 第53-72页 |
| 5．1 混合蚂蚁算法的算法原理 | 第53-57页 |
| 5．1．1 遗传算法的选择 | 第53-54页 |
| 5．1．2 蚂蚁算法的选择和改进 | 第54-55页 |
| 5．1．3 GAAA算法的步骤 | 第55页 |
| 5．1．4 算法性能分析和收敛分析 | 第55-57页 |
| 5．2 混合蚂蚁算法在时延受限 QoS多播中的应用 | 第57-72页 |
| 5．2．1 时延受限 QoS多播路由问题 | 第57-58页 |
| 5．2．2 算法实现思路 | 第58-61页 |
| 5．2．3 算法的实现 | 第61-68页 |
| 5．2．4 实验结果分析和结论 | 第68-72页 |
| 第6章 结束语 | 第72-74页 |
| 6．1 工作总结 | 第72-73页 |
| 6．2 下一步工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目 | 第79页 |
