| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.1 SDN研究现状 | 第8-10页 |
| 1.2.2 控制器部署问题研究现状 | 第10页 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第10-13页 |
| 第2章 控制器部署问题理论基础 | 第13-25页 |
| 2.1 K-means算法 | 第13-16页 |
| 2.1.1 K-means算法的概念及应用 | 第13页 |
| 2.1.2 K-means算法的基本原理 | 第13-16页 |
| 2.2 模拟退火算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 模拟退火算法的概念及应用 | 第16页 |
| 2.2.2 模拟退火算法的基本原理 | 第16-18页 |
| 2.3 蝙蝠算法 | 第18-22页 |
| 2.3.1 蝙蝠算法的概念及应用 | 第18-19页 |
| 2.3.2 蝙蝠算法的基本原理 | 第19-22页 |
| 2.4 图的广度优先算法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 广度优先算法的概念及应用 | 第22-23页 |
| 2.4.2 广度优先算法的基本原理 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于改进K-means的多控制器部署方法 | 第25-41页 |
| 3.1 受负载均衡限制的多控制器部署问题定义 | 第25-26页 |
| 3.2 受负载均衡限制的多控制器部署问题数学模型 | 第26-28页 |
| 3.3 RKCP算法原理及流程 | 第28-34页 |
| 3.3.1 改进的K-means算法 | 第29-31页 |
| 3.3.2 节点退火算法 | 第31-33页 |
| 3.3.3 标签传递算法 | 第33-34页 |
| 3.4 RKCP算法仿真及性能分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 仿真参数及指标 | 第34-35页 |
| 3.4.2 RKCP算法性能分析 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于蝙蝠算法的多控制器部署方法 | 第41-55页 |
| 4.1 受控制器负载利用率限制的多控制器部署问题定义 | 第41-42页 |
| 4.2 受控制器负载利用率限制的多控制器部署问题数学模型 | 第42-44页 |
| 4.3 BACP算法原理及流程 | 第44-49页 |
| 4.3.1 蝙蝠位置定义及初始化 | 第44页 |
| 4.3.2 蝙蝠速度定义及初始化 | 第44页 |
| 4.3.3 蝙蝠速度及位置更新规则 | 第44-47页 |
| 4.3.4 BACP算法流程 | 第47-49页 |
| 4.4 BACP算法仿真及性能分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 仿真参数及指标 | 第49-50页 |
| 4.4.2 算法性能分析 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文的主要贡献 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |