| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 云计算及其网络架构 | 第10-12页 |
| 1.2.2 网络虚拟化技术发展历程 | 第12-14页 |
| 1.2.3 网络虚拟化研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作和组织结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文的主要工作和创新点 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 2 网络虚拟化技术 | 第18-30页 |
| 2.1 网络虚拟化概述 | 第18-22页 |
| 2.1.1 网络虚拟化的体系结构 | 第18-19页 |
| 2.1.2 网络虚拟化的角色转变 | 第19-21页 |
| 2.1.3 网络虚拟化的关键研究问题 | 第21-22页 |
| 2.2 虚拟网络映射问题描述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 虚拟网络的基本概念 | 第22-23页 |
| 2.2.2 虚拟网络映射模型描述 | 第23-24页 |
| 2.3 虚拟网络算法性能评价参数指标 | 第24-25页 |
| 2.4 虚拟网络映射算法研究现状 | 第25-29页 |
| 2.5 本章小节 | 第29-30页 |
| 3 基于节点邻近信息与路径压力感知的虚拟网络映射算法 | 第30-50页 |
| 3.1 虚拟节点嵌入问题研究 | 第30-32页 |
| 3.1.1 随机算法 | 第30-31页 |
| 3.1.2 贪婪算法 | 第31-32页 |
| 3.2 虚拟链路嵌入问题研究 | 第32-34页 |
| 3.2.1 K最短路径算法 | 第33页 |
| 3.2.2 多商品流算法 | 第33-34页 |
| 3.3 基于节点邻近信息与路径压力感知的虚拟网络映射算法 | 第34-43页 |
| 3.3.1 算法的思路 | 第34-37页 |
| 3.3.2 算法分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 算法设计 | 第39-43页 |
| 3.4 仿真结果及分析 | 第43-48页 |
| 3.4.1 仿真模型 | 第43-44页 |
| 3.4.2 仿真环境设置 | 第44-45页 |
| 3.4.3 仿真结果分析 | 第45-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 4 基于能耗感知的虚拟网络映射算法 | 第50-70页 |
| 4.1 虚拟网络与绿色网络 | 第50页 |
| 4.2 虚拟网络能耗模型 | 第50-54页 |
| 4.2.1 节点能耗模型 | 第51-53页 |
| 4.2.2 链路能耗模型 | 第53页 |
| 4.2.3 映射VN请求的综合功耗 | 第53-54页 |
| 4.3 基于能耗感知负载均衡的虚拟网络映射算法 | 第54-62页 |
| 4.3.1 能耗感知虚拟网络映射混合整数线性规划模型(MILP) | 第54-55页 |
| 4.3.2 算法的思路 | 第55-60页 |
| 4.3.3 算法设计 | 第60-62页 |
| 4.4 仿真结果及分析 | 第62-68页 |
| 4.4.1 能耗感知虚拟网络映射性能评价指标 | 第62-63页 |
| 4.4.2 仿真环境设置 | 第63-64页 |
| 4.4.3 仿真结果分析 | 第64-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-70页 |
| 5 总结与展望 | 第70-72页 |
| 5.1 工作总结 | 第70-71页 |
| 5.2 研究展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| A.作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第80页 |
