多QoS约束下的流量调度技术研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题来源及本人工作 | 第10-11页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 流量调度相关技术及QoS分析 | 第12-29页 |
| 2.1 负载均衡技术 | 第12-14页 |
| 2.1.1 负载均衡概述 | 第12-13页 |
| 2.1.2 负载均衡的作用 | 第13页 |
| 2.1.3 负载均衡技术的分类 | 第13-14页 |
| 2.2 流量调度技术 | 第14-24页 |
| 2.2.1 流量调度算法 | 第14-24页 |
| 2.2.2 流量调度的意义 | 第24页 |
| 2.3 QoS分析 | 第24-27页 |
| 2.3.1 QoS定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 QoS关键参数 | 第25-26页 |
| 2.3.3 QoS模型 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 面向多目标优化的蜂群算法研究 | 第29-49页 |
| 3.1 多目标优化综述 | 第29-32页 |
| 3.1.1 多目标优化数学模型 | 第29-31页 |
| 3.1.2 传统的多目标优化方法 | 第31-32页 |
| 3.2 人工蜂群算法简介 | 第32-36页 |
| 3.2.1 人工蜂群算法原理 | 第32-33页 |
| 3.2.2 算法流程 | 第33-36页 |
| 3.3 面向多目标优化的蜂群算法设计 | 第36-44页 |
| 3.3.1 多目标蜂群算法框架 | 第36-43页 |
| 3.3.2 多目标蜂群算法步骤 | 第43-44页 |
| 3.3.3 多目标蜂群算法时间复杂度分析 | 第44页 |
| 3.4 实验仿真 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 多QoS约束下的流量调度的研究 | 第49-57页 |
| 4.1 流量调度模型 | 第49-51页 |
| 4.2 基于多目标蜂群算法的流量调度模型 | 第51-52页 |
| 4.3 实验仿真 | 第52-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 流量调度模拟系统的设计 | 第57-62页 |
| 5.1 流量调度模拟系统基础框架 | 第57-58页 |
| 5.2 流量调度系统模块 | 第58-61页 |
| 5.2.1 登录模块 | 第58-59页 |
| 5.2.2 基础数据采集模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 流量调度模块 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第66-67页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
