| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究的内容以及各章节的安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 Qo S理论基础 | 第14-20页 |
| 2.1 网络服务质量(QoS)的概念 | 第14页 |
| 2.2 QoS服务模型 | 第14-15页 |
| 2.3 QoS度量 | 第15-16页 |
| 2.4 基于传输方式的分类 | 第16-17页 |
| 2.4.1 单播路由 | 第16页 |
| 2.4.2 组播路由 | 第16-17页 |
| 2.5 基于网络当前状态信息的分类 | 第17-18页 |
| 2.5.1 静态路由算法 | 第18页 |
| 2.5.2 动态路由算法 | 第18页 |
| 2.6 基于路由策略的分类 | 第18-19页 |
| 2.6.1 源路由 | 第18页 |
| 2.6.2 分布式路由 | 第18页 |
| 2.6.3 层次化路由 | 第18-19页 |
| 2.7 本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基本蚁群优化算法 | 第20-30页 |
| 3.1 蚁群算法的起源 | 第20-21页 |
| 3.2 蚁群算法的原理 | 第21-22页 |
| 3.3 蚁群算法的数学模型 | 第22-24页 |
| 3.4 蚁群算法流程 | 第24页 |
| 3.5 蚁群算法各参数的作用 | 第24-26页 |
| 3.5.1 信息素强度 | 第25页 |
| 3.5.2 信息素启发因子 | 第25页 |
| 3.5.3 期望启发因子 | 第25页 |
| 3.5.4 信息素挥发系数 | 第25页 |
| 3.5.5 蚂蚁数量 | 第25-26页 |
| 3.6 蚁群算法的优缺点 | 第26页 |
| 3.6.1 蚁群算的优点 | 第26页 |
| 3.6.2 蚁群算法的缺陷 | 第26页 |
| 3.7 蚁群算法的改进策略 | 第26-29页 |
| 3.7.1 带精英策略的蚂蚁系统 | 第26-27页 |
| 3.7.2 基于优化排序的蚂蚁系统 | 第27-28页 |
| 3.7.3 蚁群系统 | 第28-29页 |
| 3.7.4 最大-最小蚂蚁系统 | 第29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于新鲜度的分工蚁群算法及其应用 | 第30-46页 |
| 4.1 一种改进蚁群算法的思想 | 第30-31页 |
| 4.2 改进的蚁群算法 | 第31-35页 |
| 4.2.1 改进蚁群算法的状态转移公式 | 第31-33页 |
| 4.2.2 信息素更新策略 | 第33-34页 |
| 4.2.3 新鲜度更新策略 | 第34-35页 |
| 4.2.4 改进蚁群算法程序流程 | 第35页 |
| 4.3 改进蚁群算法在网络QoS路由选择中的应用 | 第35-37页 |
| 4.3.1 QoS路由数学模型 | 第35-36页 |
| 4.3.2 改进蚁群算法在网络QoS路由选择中的应用 | 第36-37页 |
| 4.4 仿真实验与结果分析 | 第37-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于自主行为的蚁群算法及其应用 | 第46-62页 |
| 5.1 另一种改进蚁群算法的思想 | 第46-47页 |
| 5.2 改进蚁群算法的数学模型 | 第47-51页 |
| 5.2.1 状态转移公式 | 第47-48页 |
| 5.2.2 信息素更新公式 | 第48-50页 |
| 5.2.3 改进蚁群算法流程图 | 第50-51页 |
| 5.3 改进蚁群算法在QoS路由选择中的应用 | 第51-52页 |
| 5.4 仿真实验结果分析 | 第52-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |