| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 主要工作 | 第15页 |
| 1.3 文章结构 | 第15-17页 |
| 第二章 网络虚拟化技术 | 第17-25页 |
| 2.1 网络虚拟化技术的概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 虚拟局域网 | 第17-18页 |
| 2.1.2 虚拟专用网络 | 第18-19页 |
| 2.1.3 覆盖网络 | 第19页 |
| 2.1.4 可编程网络 | 第19-20页 |
| 2.1.5 Open Flow网络 | 第20页 |
| 2.2 网络虚拟化技术的体系架构 | 第20-22页 |
| 2.3 网络虚拟化技术的要求 | 第22-23页 |
| 2.4 网络虚拟化技术的要点 | 第23-25页 |
| 第三章 虚拟网络映射问题 | 第25-39页 |
| 3.1 虚拟网络映射问题的定义 | 第25页 |
| 3.2 虚拟网络映射问题的求解思路 | 第25-26页 |
| 3.3 虚拟网络映射算法的分析研究 | 第26-30页 |
| 3.3.1 算法的构建要求 | 第26-27页 |
| 3.3.2 算法的评判标准 | 第27-28页 |
| 3.3.3 算法的分类依据 | 第28-30页 |
| 3.4 启发式算法概述 | 第30-34页 |
| 3.5 启发式算法性能分析 | 第34-39页 |
| 3.5.1 实验环境设定 | 第34-35页 |
| 3.5.2 性能分析 | 第35-39页 |
| 第四章 遗传算法和蚁群算法融合求解虚拟网络映射问题 | 第39-53页 |
| 4.1 算法的思路 | 第39页 |
| 4.2 算法的模型 | 第39-41页 |
| 4.3 约束条件和优化目标 | 第41-42页 |
| 4.3.1 节点的约束条件 | 第41-42页 |
| 4.3.2 链路的约束条件 | 第42页 |
| 4.3.3 算法的优化目标 | 第42页 |
| 4.4 算法的描述 | 第42-46页 |
| 4.5 模型的求解过程 | 第46-47页 |
| 4.6 算法的性能分析 | 第47-52页 |
| 4.6.1 实验环境配置 | 第47-48页 |
| 4.6.2 仿真结果分析 | 第48-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 结论和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 研究结论 | 第53页 |
| 5.2 研究展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 作者简介 | 第61-62页 |