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基于智能优化算法的光组播网络编码优化方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-22页
   ·WDM 光网络概述第9-11页
   ·光网络组播技术第11-16页
     ·组播技术第11-12页
     ·光组播的实现方法第12-15页
     ·光组播网络中研究问题概述第15-16页
   ·光组播中网络编码优化问题概述第16-20页
     ·网络编码研究背景和意义第16-18页
     ·网络编码研究现状第18-19页
     ·基于网络编码的路由优化研究现状第19-20页
   ·论文的主要工作及内容安排第20-22页
第2章 基于智能优化算法的光组播编码路由优化第22-34页
   ·光组播编码路由优化理论基础第22-23页
   ·网络编码理论第23-30页
     ·网络编码理论基础第23-24页
     ·网络编码的构造与实现方法第24-28页
     ·光域网络编码节点设计与实现第28-30页
   ·智能优化算法在光组播编码路由优化中的应用第30-33页
     ·常用的智能优化算法第30-32页
     ·使用智能优化算法优化光组播编码路由第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 改进遗传算法优化光组播网络编码链路数目第34-55页
   ·研究背景第34-35页
   ·光组播中网络编码链路优化模型及问题描述第35-37页
   ·基于 MCLIGA 算法的光组播最小网络编码链路数目研究第37-50页
     ·算法整体流程第37-44页
     ·染色体构造与适应度评价第44-46页
     ·交叉操作与动态变异概率设计第46-47页
     ·基于适应度的新个体接受策略第47页
     ·局部搜索算法第47-50页
   ·仿真与分析第50-54页
     ·仿真环境及评价指标第50-51页
     ·仿真结果分析第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第4章 改进教与学优化算法优化光组播网络吞吐量第55-71页
   ·研究背景第55-56页
   ·光组播中优化网络吞吐量的模型分析第56-59页
   ·基于教与学优化算法的网络吞吐量优化方法研究第59-67页
     ·算法整体流程第59-62页
     ·个体构造与适应度评价第62-64页
     ·教阶段与自我驱动学习阶段第64-65页
     ·变异操作第65-66页
     ·概率向量重置方案第66-67页
   ·仿真与分析第67-70页
     ·仿真环境与评价指标第67页
     ·仿真结果分析第67-70页
   ·本章小结第70-71页
第5章 总结与展望第71-73页
   ·论文工作总结第71-72页
   ·论文工作展望第72-73页
参考文献第73-79页
致谢第79-80页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第80页

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