| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·本文的研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 QoS 组播路由问题 | 第12-22页 |
| ·组播路由技术 | 第12-15页 |
| ·组播的工作原理 | 第12-13页 |
| ·组播路由协议 | 第13-14页 |
| ·组播路由算法 | 第14-15页 |
| ·QOS 概述 | 第15-17页 |
| ·QoS 主要参数 | 第16页 |
| ·QoS 度量 | 第16-17页 |
| ·QOS 组播路由 | 第17-21页 |
| ·QoS 组播原理 | 第17-19页 |
| ·QoS 组播路由算法 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 蚁群算法和遗传算法 | 第22-33页 |
| ·蚁群算法 | 第22-28页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第22-23页 |
| ·人工蚁群和真实蚂蚁的异同 | 第23-25页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第25-27页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第27-28页 |
| ·遗传算法 | 第28-32页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 遗传多蚁群算法 GAMAC 的提出 | 第33-42页 |
| ·GAMAC 算法描述 | 第33页 |
| ·GAMAC 中遗传算法定义与设置 | 第33-35页 |
| ·GAMAC 中多蚁群算法的定义与设置 | 第35-37页 |
| ·信息素初值的设定 | 第35页 |
| ·对于基本蚁群算法的改进 | 第35-36页 |
| ·多行为蚁群思想的引入 | 第36-37页 |
| ·GAMAC 算法流程 | 第37-38页 |
| ·GAMAC 算法在TSP 问题上仿真验证 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 5 基于 GAMAC 算法的 QoS 组播路由算法研究 | 第42-62页 |
| ·QOS 组播路由的数学模型 | 第42-43页 |
| ·GAMAC_QOS 算法的基本原理 | 第43页 |
| ·GAMAC_QOS 算法的规则 | 第43-50页 |
| ·GAMAC_QoS 算法中遗传算法规则 | 第43-48页 |
| ·GAMAC_QoS 算法中多蚁群算法规则 | 第48-50页 |
| ·GAMAC_QOS 组播路由算法实现 | 第50-54页 |
| ·算法步骤 | 第50-51页 |
| ·算法流程 | 第51-52页 |
| ·算法的程序描述 | 第52-54页 |
| ·仿真实验与分析 | 第54-60页 |
| ·随机网络的生成 | 第54-55页 |
| ·实验参数设置 | 第55-56页 |
| ·实验结果 | 第56-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第68页 |