| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 主要缩略语及中英文对照 | 第15-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-30页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 课题来源 | 第18-19页 |
| 1.3 问题描述 | 第19-21页 |
| 1.3.1 单域虚拟网络映射 | 第19-20页 |
| 1.3.2 跨域虚拟网络映射 | 第20-21页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第21-26页 |
| 1.4.1 单域虚拟网络映射 | 第22-25页 |
| 1.4.2 跨域虚拟网络映射 | 第25页 |
| 1.4.3 与其它类似问题的比较 | 第25-26页 |
| 1.5 论文的主要贡献 | 第26-27页 |
| 1.6 论文的组织结构 | 第27-30页 |
| 第二章 高效用的虚拟网络映射算法 | 第30-52页 |
| 2.1 引言 | 第30-31页 |
| 2.1.1 研究动机 | 第30-31页 |
| 2.1.2 解决方法 | 第31页 |
| 2.1.3 本章组织结构 | 第31页 |
| 2.2 问题建模 | 第31-35页 |
| 2.2.1 虚拟网络映射问题的形式化描述 | 第33-34页 |
| 2.2.2 性能指标 | 第34-35页 |
| 2.3 基于粒子群优化的虚拟网络映射算法 | 第35-41页 |
| 2.3.1 动机 | 第35-36页 |
| 2.3.2 粒子群基本概念 | 第36页 |
| 2.3.3 挑战 | 第36-37页 |
| 2.3.4 参数和操作算子的重新定义 | 第37-38页 |
| 2.3.5 可行性检查 | 第38-39页 |
| 2.3.6 局部适应优先选择策略 | 第39-41页 |
| 2.3.7 算法描述 | 第41页 |
| 2.4 实验评估 | 第41-50页 |
| 2.4.1 实验环境设置 | 第43-45页 |
| 2.4.2 对于单个虚拟网络请求的实验评估 | 第45-47页 |
| 2.4.3 对于在线的多个虚拟网络请求的实验评估 | 第47-50页 |
| 2.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第三章 能耗感知的单域虚拟网络映射算法 | 第52-78页 |
| 3.1 引言 | 第52-53页 |
| 3.1.1 研究动机 | 第52页 |
| 3.1.2 挑战及其解决方法 | 第52-53页 |
| 3.1.3 本章组织结构 | 第53页 |
| 3.2 问题建模 | 第53-58页 |
| 3.2.1 能耗模型 | 第54-56页 |
| 3.2.2 形式化描述 | 第56-57页 |
| 3.2.3 性能指标 | 第57-58页 |
| 3.3 基于启发式的能耗感知的虚拟网络映射方法 | 第58-61页 |
| 3.3.1 虚拟节点映射 | 第58-60页 |
| 3.3.2 虚拟链路映射 | 第60-61页 |
| 3.4 基于粒子群优化的能耗感知的虚拟网络映射方法 | 第61-67页 |
| 3.4.1 自适应加权的聚合策略 | 第62-64页 |
| 3.4.2 节点映射-收益和能耗感知的局部适应优先选择策略 | 第64页 |
| 3.4.3 链路映射-收益和能耗感知的最短路径算法 | 第64-66页 |
| 3.4.4 算法描述 | 第66-67页 |
| 3.5 实验评估 | 第67-75页 |
| 3.5.1 实验环境设置 | 第67-68页 |
| 3.5.2 与已有算法的实验对比 | 第68页 |
| 3.5.3 实验结果以及分析 | 第68-75页 |
| 3.6 本章小结 | 第75-78页 |
| 第四章 低电能开销的跨域虚拟网络映射算法 | 第78-112页 |
| 4.1 引言 | 第78-80页 |
| 4.1.1 跨域虚拟网络映射问题 | 第78页 |
| 4.1.2 研究动机 | 第78-79页 |
| 4.1.3 挑战以及解决方法 | 第79-80页 |
| 4.1.4 本章组织结构 | 第80页 |
| 4.2 问题建模 | 第80-88页 |
| 4.2.1 网络模型 | 第82-84页 |
| 4.2.2 电能开销模型 | 第84-87页 |
| 4.2.3 形式化描述 | 第87-88页 |
| 4.2.4 性能指标 | 第88页 |
| 4.3 启发式方法 | 第88-93页 |
| 4.3.1 虚拟节点映射 | 第89-93页 |
| 4.3.2 虚拟链路映射 | 第93页 |
| 4.3.3 时间复杂度分析 | 第93页 |
| 4.4 元启发式方法 | 第93-98页 |
| 4.4.1 动机 | 第93-95页 |
| 4.4.2 跨域虚拟网络映射场景下的粒子群离散化策略 | 第95-96页 |
| 4.4.3 电能开销感知的局部适应优先选择策略 | 第96-97页 |
| 4.4.4 非均衡变异策略 | 第97-98页 |
| 4.4.5 算法描述 | 第98页 |
| 4.5 实验评估 | 第98-110页 |
| 4.5.1 实验环境设置 | 第98-102页 |
| 4.5.2 低电能开销启发式算法的评估 | 第102-105页 |
| 4.5.3 元启发式低电能开销跨域虚拟网络映射算法的评估 | 第105-107页 |
| 4.5.4 虚拟网络规模大小影响的评估 | 第107-109页 |
| 4.5.5 算法近似性的评估 | 第109-110页 |
| 4.6 本章小结 | 第110-112页 |
| 第五章 总结 | 第112-116页 |
| 5.1 论文总结 | 第112-114页 |
| 5.2 进一步工作 | 第114-116页 |
| 参考文献 | 第116-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第122页 |
