| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 论文研究的内容以及各章节的安排 | 第9-10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 基本蚁群优化算法 | 第11-23页 |
| 2.1 基本蚁群算法 | 第11-14页 |
| 2.1.1 等长双桥实验 | 第11-12页 |
| 2.1.2 非等长双桥实验 | 第12-14页 |
| 2.2 蚁群算法的参数及其作用 | 第14页 |
| 2.3 蚁群算法的数学模型 | 第14-16页 |
| 2.3.1 路径选择公式 | 第14-15页 |
| 2.3.2 信息素的更新 | 第15-16页 |
| 2.4 蚁群算法的性能评价指标 | 第16-17页 |
| 2.5 蚁群算法流程 | 第17-18页 |
| 2.5.1 基本蚁群算法步骤 | 第17页 |
| 2.5.2 基本蚁群算法的程序结构流程 | 第17-18页 |
| 2.6 蚁群算法的优缺点 | 第18-19页 |
| 2.6.1 蚁群算法的优点 | 第18-19页 |
| 2.6.2 蚁群算法的缺陷 | 第19页 |
| 2.7 蚁群算法的改进策略 | 第19-22页 |
| 2.7.1 基于优化排序的蚂蚁系统 | 第19-20页 |
| 2.7.2 带精英策略的蚂蚁系统 | 第20页 |
| 2.7.3 蚁群系统 | 第20-21页 |
| 2.7.4 最大-最小蚂蚁系统 | 第21-22页 |
| 2.8 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 QoS理论基础与实践 | 第23-30页 |
| 3.1 网络服务质量(QoS)的概念 | 第23-24页 |
| 3.2 QoS服务模型 | 第24-25页 |
| 3.3 QoS度量 | 第25-26页 |
| 3.4 基于传输方式的QoS路由的分类 | 第26-28页 |
| 3.4.1 单播QoS路由 | 第27页 |
| 3.4.2 组播QoS路由 | 第27-28页 |
| 3.5 基于网络当前状态信息的分类 | 第28页 |
| 3.6 基于路由搜索方式分类 | 第28-29页 |
| 3.7 QoS路由算法的困难 | 第29页 |
| 3.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 引进“蚁王”概念的人工蚁群算法 | 第30-34页 |
| 4.1 引入蚁王概念的改进蚁群算法 | 第30页 |
| 4.2 引入蚁王概念的算法思想 | 第30-32页 |
| 4.2.1 引入蚁王概念算法提出 | 第30页 |
| 4.2.2 引入蚁王概念算法思想 | 第30-31页 |
| 4.2.3 引入“蚁王”概念的人工蚁群算法流程图 | 第31-32页 |
| 4.3 改进的蚁群算法 | 第32-33页 |
| 4.3.1 蚁群的路径选择规则 | 第32页 |
| 4.3.2 信息素的奖励促进机制 | 第32-33页 |
| 4.3.3 改进的蚁群算法最优解 | 第33页 |
| 4.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 引进“蚁王”的蚁群算法与QoS路由优化 | 第34-46页 |
| 5.1 引进“蚁王”概念的人工蚁群算法步骤 | 第34页 |
| 5.2 改进的蚁群算法在QoS单播中的应用 | 第34-36页 |
| 5.2.1 QoS单播数学模型 | 第34页 |
| 5.2.2 仿真实验结果分析 | 第34-36页 |
| 5.3 改进蚁群算法在QoS组播中的应用 | 第36-45页 |
| 5.3.1 Qos组播数学模型 | 第36页 |
| 5.3.2 引入“蚁王”概念的蚁群算法中蚂蚁的操作 | 第36页 |
| 5.3.3 仿真实验结果与分析 | 第36-43页 |
| 5.3.4 两种算法平均最优代价曲线化对比 | 第43-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |