基于多目标优化的虚拟网络映射算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 研究内容及创新点 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第10页 |
| 1.2.2 创新点 | 第10-11页 |
| 1.3 文章结构 | 第11页 |
| 1.4 本章小结 | 第11-13页 |
| 第二章 虚拟网络映射问题研究及进展 | 第13-19页 |
| 2.1 虚拟网络映射算法研究现状 | 第13-16页 |
| 2.1.1 静态虚拟网络映射算法研究现状 | 第13-15页 |
| 2.1.2 动态虚拟网络映射算法研究现状 | 第15-16页 |
| 2.2 多目标优化问题及其研究现状 | 第16-17页 |
| 2.3 粒子群优化算法 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于多目标粒子群优化的虚拟网络映射算法 | 第19-31页 |
| 3.1 网络描述 | 第19-20页 |
| 3.1.1 物理网络 | 第19页 |
| 3.1.2 虚拟网络 | 第19页 |
| 3.1.3 目标函数定义 | 第19-20页 |
| 3.2 粒子群优化算法 | 第20-22页 |
| 3.2.1 PSO算法 | 第20-21页 |
| 3.2.2 标准PSO算法 | 第21页 |
| 3.2.3 PSO算子重定义 | 第21-22页 |
| 3.3 MOPSOVNE算法描述 | 第22-24页 |
| 3.3.1 精英保留策略 | 第22-23页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第23-24页 |
| 3.4 实验和分析 | 第24-29页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第24-25页 |
| 3.4.2 评价指标 | 第25页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第25-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 基于全局资源能力的多目标虚拟网络映射算法 | 第31-40页 |
| 4.1 虚拟网络映射模型 | 第31-32页 |
| 4.1.1 物理网络 | 第31页 |
| 4.1.2 虚拟网络 | 第31-32页 |
| 4.1.3 虚拟网络映射 | 第32页 |
| 4.2 多目标虚拟网络映射模型 | 第32-33页 |
| 4.3 GRC-MOPSO-VNE算法描述 | 第33-36页 |
| 4.3.1 全局资源能力 | 第33-34页 |
| 4.3.2 GRC-mopso-VNE算法 | 第34-35页 |
| 4.3.3 算法流程图 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第36-39页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第36页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第36-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 总结与展望 | 第40-41页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 下一步工作 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
