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支持区分业务的智能光网络路由波长分配(RWA)算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-15页
   ·研究背景及意义第9-12页
   ·路由与波长分配(RWA)与差异化 QoS第12-13页
   ·论文主要工作和结构第13-15页
第二章 智能光网络路由和波长分配问题第15-24页
   ·智能光网络发展现状第15-19页
     ·自动交换光网络(ASON)的提出第15-16页
     ·ASON 标准第16-19页
   ·光网络中的 RWA 问题第19-22页
   ·支持区分业务的 RWA 算法第22-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 支持区分业务的光网络动态 RWA 算法第24-36页
   ·波长分组策略第24-28页
     ·波长分组原理第24-26页
     ·波长分组实现第26-28页
   ·周期调整波长分组策略 T-GWAS第28-29页
   ·基于改进蚁群算法的 GWAS-RWA 算法第29-35页
     ·蚁群算法原理第29-31页
     ·改进的智能蚁群算法第31-32页
     ·基于改进蚁群算法的 GWAS-RWA 算法第32-34页
     ·GWAS-RWA 算法复杂性分析第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 基于 GWAS-RWA 算法的光网络系统仿真第36-46页
   ·仿真总体设计第36-37页
   ·仿真系统详细设计第37-45页
     ·变量定义第37-38页
     ·随机函数第38-40页
     ·转移函数第40页
     ·局部信息素更新第40-41页
     ·全局信息素更新第41页
     ·业务产生模块第41-42页
     ·Search(路由)模块第42-43页
     ·Dijkstra+GWAS 算法第43-44页
     ·主函数第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 仿真结果与性能分析第46-68页
   ·仿真环境第46-47页
   ·业务等量请求仿真结果与分析第47-55页
     ·业务阻塞率性能分析第47-50页
     ·平均阻塞率对比第50-53页
     ·通道利用率比较第53-55页
   ·业务非等量请求仿真结果与分析第55-63页
     ·业务阻塞率比较第56-58页
     ·平均阻塞率比较第58-60页
     ·通道利用率比较第60-63页
   ·改进蚁群算法与 Dijkstra 算法比较第63-67页
     ·平均阻塞率比较第63-65页
     ·通道利用率比较第65-67页
   ·本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
   ·论文主要研究内容第68页
   ·对未来工作展望第68-70页
参考文献第70-73页
附录 1 程序清单第73-88页
附录 2 攻读硕士学位期间撰写的论文第88-89页
附录 3 攻读硕士学位期间申请的专利第89-90页
附录 4 攻读硕士学位期间参加的科研项目第90-91页
致谢第91页

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