基于元胞遗传机制的虚拟网络映射算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第13-15页 |
| 2 相关概念概述 | 第15-26页 |
| 2.1 网络虚拟化与虚拟网络映射问题 | 第15-18页 |
| 2.1.1 网络虚拟化概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 虚拟网络映射问题定义 | 第16-18页 |
| 2.1.3 虚拟网络映射算法分类 | 第18页 |
| 2.2 元胞遗传算法的基础理论 | 第18-25页 |
| 2.2.1 元胞自动机 | 第19-22页 |
| 2.2.2 遗传算法 | 第22-24页 |
| 2.2.3 元胞遗传算法 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于元胞遗传算法的虚拟网络映射算法 | 第26-38页 |
| 3.1 数学优化模型 | 第26-28页 |
| 3.2 遗传算法在虚拟网络映射中的应用 | 第28-29页 |
| 3.3 元胞自动机的改进与建模 | 第29-31页 |
| 3.4 算法执行过程 | 第31-33页 |
| 3.5 实验与结果分析 | 第33-37页 |
| 3.5.1 环境设置 | 第33页 |
| 3.5.2 算法性能指标 | 第33页 |
| 3.5.3 结果分析 | 第33-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 邻居学习与遗传机制融合的虚拟网络映射算法 | 第38-52页 |
| 4.1 算法思想 | 第38-41页 |
| 4.1.1 基于邻居学习的选择操作 | 第38-40页 |
| 4.1.2 基于邻居学习的交叉操作 | 第40-41页 |
| 4.2 算法描述 | 第41-44页 |
| 4.3 实验与性能分析 | 第44-51页 |
| 4.3.1 环境设置 | 第44-45页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第45-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
