面向智能电网的光传输网资源调度优化方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 光网络研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 资源调度方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 网络优化方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 面向光网络的资源调度与网络优化方法概述 | 第15-25页 |
| 2.1 相关概念 | 第15-24页 |
| 2.1.1 光网络概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 软件定义光网络 | 第16-18页 |
| 2.1.3 OpenFlow协议 | 第18-20页 |
| 2.1.4 资源调度 | 第20-21页 |
| 2.1.5 网络优化 | 第21-23页 |
| 2.1.6 网络优划关键技术 | 第23-24页 |
| 2.2 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 软件定义光网络中时间相关的业务调度策略 | 第25-36页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 时间感知的软件定义光网络跨层控制体系 | 第25-30页 |
| 3.3 时间相关的业务调度策略 | 第30-32页 |
| 3.3.1 跨层资源预留算法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 时间相关的业务调整策略 | 第31-32页 |
| 3.4 仿真与结果分析 | 第32-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 光波分复用网络的最小代价启发式优化算法 | 第36-47页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 网络优化模型与算法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 成本计算模型 | 第37-38页 |
| 4.2.2 启发式算法 | 第38-39页 |
| 4.3 仿真和分析 | 第39-44页 |
| 4.4 实例分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 5.1 结论 | 第47页 |
| 5.2 存在问题及展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 作者简介 | 第52页 |
