| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 简略字表 | 第15-17页 |
| 与本文所提算法相关的简略字表 | 第17-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-40页 |
| ·网络虚拟化 | 第20-34页 |
| ·网络虚拟化的发展历史 | 第20-23页 |
| ·网络虚拟化环境(NVE) | 第23-27页 |
| ·网络虚拟化的关键研究问题 | 第27-31页 |
| ·网络虚拟化的研究现状 | 第31页 |
| ·网络虚拟化的应用背景 | 第31-34页 |
| ·虚拟网络的映射 | 第34-37页 |
| ·虚拟网络映射面临的挑战 | 第34-35页 |
| ·虚拟网络映射目前的主流方法 | 第35-36页 |
| ·虚拟网络映射研究现状 | 第36-37页 |
| ·本文的主要研究工作及内容安排 | 第37-40页 |
| 第二章 弹性资源需求的虚拟网络的优化映射技术研究 | 第40-58页 |
| ·研究背景 | 第40-42页 |
| ·问题描述及定义 | 第42-46页 |
| ·虚拟网络请求 | 第42-43页 |
| ·底层物理网络 | 第43页 |
| ·虚拟网络的资源供给 | 第43页 |
| ·虚拟网络映射问题的目标 | 第43-44页 |
| ·基本问题定义 | 第44-45页 |
| ·基准算法(Baseline Algorithm) | 第45-46页 |
| ·数学优化模型 | 第46-50页 |
| ·底层网络的备选物理路径 | 第46-47页 |
| ·混合整数规划(MIP)模型 | 第47-50页 |
| ·基于遗传算法的启发式算法 | 第50-54页 |
| ·染色体编码 | 第51页 |
| ·对染色体的操作运算 | 第51-52页 |
| ·适应度评测 | 第52-53页 |
| ·启发式算法 | 第53-54页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第54页 |
| ·仿真及数据分析 | 第54-57页 |
| ·仿真环境 | 第54-55页 |
| ·仿真结果及分析 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第三章 规模失效下的虚拟网络的抗毁映射技术研究 | 第58-75页 |
| ·研究背景 | 第58-59页 |
| ·SVNM 问题描述 | 第59-61页 |
| ·底层物理网络 | 第59页 |
| ·虚拟网络请求 | 第59-60页 |
| ·失效域 | 第60页 |
| ·虚拟网络的抗毁映射 | 第60-61页 |
| ·系统模型 | 第61-64页 |
| ·问题定义 | 第61-62页 |
| ·MILP 模型 | 第62-64页 |
| ·SVNM 问题的算法设计 | 第64-70页 |
| ·基于分解的启发式算法 | 第65-67页 |
| ·基于拉格朗日松弛的算法 | 第67-69页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第69-70页 |
| ·实验仿真及分析 | 第70-74页 |
| ·仿真环境 | 第70-71页 |
| ·仿真实验中对比的算法 | 第71页 |
| ·算法的性能指标 | 第71页 |
| ·仿真结果与分析 | 第71-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第四章 随机资源需求的虚拟网络的在线映射技术研究 | 第75-95页 |
| ·研究背景 | 第75-77页 |
| ·问题描述 | 第77-81页 |
| ·虚拟网络请求模型 | 第77页 |
| ·底层物理网络 | 第77-78页 |
| ·随机链路封装 | 第78-79页 |
| ·剩余资源和负载均衡 | 第79-80页 |
| ·虚拟网络映射 | 第80页 |
| ·目标 | 第80-81页 |
| ·MILP 模型 | 第81-84页 |
| ·待求解问题 | 第81页 |
| ·MILP 模型 | 第81-84页 |
| ·启发式算法 | 第84-87页 |
| ·滑动窗口思想 | 第85页 |
| ·MVNM 问题的算法 | 第85-86页 |
| ·w-StoVNM 算法 | 第86-87页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第87页 |
| ·仿真及结果分析 | 第87-94页 |
| ·仿真环境 | 第87-89页 |
| ·性能指标 | 第89页 |
| ·仿真结果及分析 | 第89-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第五章 动态演进的虚拟网络的自适应映射技术研究 | 第95-116页 |
| ·研究背景 | 第95-96页 |
| ·问题描述 | 第96-101页 |
| ·底层物理网络 | 第96-97页 |
| ·虚拟网络请求 | 第97-98页 |
| ·动态虚拟网络的映射 | 第98-101页 |
| ·资源重利用 | 第101页 |
| ·系统模型 | 第101-105页 |
| ·问题定义 | 第102-103页 |
| ·目标函数 | 第103页 |
| ·约束条件 | 第103-105页 |
| ·启发式算法 | 第105-110页 |
| ·DC 请求的处理算法 | 第106-107页 |
| ·DRR 请求的处理算法 | 第107-108页 |
| ·IRR 请求的处理算法 | 第108页 |
| ·AC 请求的处理算法 | 第108页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第108-110页 |
| ·仿真与分析 | 第110-115页 |
| ·仿真环境 | 第110页 |
| ·算法的性能参数 | 第110-111页 |
| ·仿真中所对比的算法 | 第111-112页 |
| ·仿真结果与分析 | 第112-115页 |
| ·本章小结 | 第115-116页 |
| 第六章 功耗感知的虚拟网络的在线映射技术研究 | 第116-140页 |
| ·研究背景 | 第116-117页 |
| ·功耗感知的虚拟网络映射 | 第117-120页 |
| ·基础设施网络 | 第117页 |
| ·虚拟网络请求 | 第117-118页 |
| ·虚拟网络映射 | 第118-119页 |
| ·功耗感知的虚拟网络映射 | 第119-120页 |
| ·系统模型 | 第120-127页 |
| ·问题定义 | 第120-121页 |
| ·底层物理网络功耗 | 第121-123页 |
| ·目标函数 | 第123页 |
| ·约束条件 | 第123-127页 |
| ·PEVNP 映射算法 | 第127-130页 |
| ·算法的目标 | 第127页 |
| ·VN 节点排序 | 第127-128页 |
| ·带宽资源的区分定价策略 | 第128-130页 |
| ·PEVNP 算法 | 第130页 |
| ·算法的时间复杂度分析 | 第130页 |
| ·仿真实验及分析 | 第130-139页 |
| ·仿真环境 | 第130-132页 |
| ·算法的性能指标 | 第132-133页 |
| ·仿真中所对比的算法 | 第133页 |
| ·仿真结果与分析 | 第133-139页 |
| ·本章小结 | 第139-140页 |
| 第七章 全文总结与展望 | 第140-144页 |
| ·本文研究工作总结 | 第140-143页 |
| ·未来研究工作展望 | 第143-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
| 参考文献 | 第145-159页 |
| 攻博期间的研究成果 | 第159-161页 |