| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 SDN网络负载均衡 | 第11-12页 |
| 1.2.2 SDN网络流量控制 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容与框架 | 第13-14页 |
| 1.3.1 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文主要框架 | 第14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-16页 |
| 2 相关技术概述 | 第16-22页 |
| 2.1 SDN相关的技术 | 第16-19页 |
| 2.1.1 SDN架构 | 第16-17页 |
| 2.1.2 OpenFlow交换机 | 第17-18页 |
| 2.1.3 OpenFlow协议 | 第18-19页 |
| 2.1.4 Floodlight控制器 | 第19页 |
| 2.2 负载均衡 | 第19-20页 |
| 2.3 流量控制 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于改进粒子群算法的SDN链路负载均衡的研究 | 第22-40页 |
| 3.1 基本粒子群算法 | 第22-24页 |
| 3.1.1 基本粒子群算法实现过程 | 第22-23页 |
| 3.1.2 基本粒子群算法的经典改进 | 第23-24页 |
| 3.2 LB-PSO算法系统结构 | 第24-30页 |
| 3.2.1 信息收集功能单元 | 第25-27页 |
| 3.2.2 流量分类功能单元 | 第27-29页 |
| 3.2.3 调度决策功能单元 | 第29页 |
| 3.2.4 路由下发功能单元 | 第29-30页 |
| 3.3 基于改进粒子群算法的SDN链路负载均衡 | 第30-34页 |
| 3.3.1 LB-PSO算法数据的表示形式 | 第30页 |
| 3.3.2 LB-PSO算法相关参数的初始化 | 第30-31页 |
| 3.3.3 LB-PSO算法的改进策略 | 第31-32页 |
| 3.3.4 基于粒子群算法的LB-PSO算法的实施步骤 | 第32-34页 |
| 3.4 仿真实验和算法性能评估 | 第34-39页 |
| 3.4.1 仿真实验环境的搭建 | 第34-35页 |
| 3.4.2 对比实验及算法的性能分析 | 第35-39页 |
| 3.4.3 实验结论 | 第39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于改进Yen算法的SDN流量控制的研究 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 基于改进Yen算法的K路径动态评估算法的分析 | 第41-43页 |
| 4.2.1 基本Yen算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于改进Yen算法的路径评估策略 | 第42-43页 |
| 4.3 基于Yen算法的K路径动态评估算法实施步骤 | 第43-45页 |
| 4.4 仿真实验和算法性能评估 | 第45-49页 |
| 4.4.1 仿真实验平台 | 第45页 |
| 4.4.2 对比实验及算法的性能分析 | 第45-49页 |
| 4.4.3 实验结论 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目及成果 | 第58-59页 |
