| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 本文的研究工作与章节结构 | 第13-14页 |
| 第二章 CCN网络的路由优化方案 | 第14-31页 |
| 2.1 CCN网络的现有路由模型与分析 | 第14-18页 |
| 2.1.1 CCN网络的体系结构 | 第14-15页 |
| 2.1.2 CCN网络的系统模型 | 第15-17页 |
| 2.1.3 CCN网络的路径选取模型 | 第17-18页 |
| 2.1.4 CCN网络的路径选取模型存在问题 | 第18页 |
| 2.2 基于蚁群算法的CCN网络转发模型描述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 蚁群算法描述 | 第19页 |
| 2.2.2 信息素初始化和更新 | 第19-20页 |
| 2.3 基于蚁群算法的自适应转发（ACO-AF）方案 | 第20-24页 |
| 2.3.1 内容查找失败的回退NACK报文 | 第20-21页 |
| 2.3.2 端口状态码 | 第21-22页 |
| 2.3.3 ACO-AF的节点模型伪代码 | 第22-24页 |
| 2.4 改进蚁群算法性能分析 | 第24-26页 |
| 2.4.1 原有路由策略的流量分析 | 第24-25页 |
| 2.4.2 ACO-AF转发模型的流量分析 | 第25-26页 |
| 2.5 仿真实验 | 第26-30页 |
| 2.5.1 内容发布节点负载 | 第27页 |
| 2.5.2 数据包传输跳数 | 第27-28页 |
| 2.5.3 端口转发概率 | 第28-29页 |
| 2.5.4 请求失败次数 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 CCN网络的缓存策略 | 第31-43页 |
| 3.1 缓存决定策略与分析 | 第31-32页 |
| 3.1.1 显式协同决定策略 | 第31页 |
| 3.1.2 隐式协同决定策略 | 第31-32页 |
| 3.1.3 缓存方案存在的问题 | 第32页 |
| 3.2 缓存感知快速转发策略 | 第32-36页 |
| 3.2.1 流行度 | 第33页 |
| 3.2.2 缓存感知路由 | 第33-34页 |
| 3.2.3 邻域缓存决定策略 | 第34-35页 |
| 3.2.4 CAFF模型工作流程 | 第35-36页 |
| 3.3 CAFF模型的流量分析 | 第36-38页 |
| 3.3.1 原有CCN模型的流量分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 CAFF模型的流量分析 | 第37-38页 |
| 3.4 仿真实验 | 第38-42页 |
| 3.4.1 网络中报文数量 | 第39-40页 |
| 3.4.2 数据包传送跳数 | 第40页 |
| 3.4.3 缓存命中率 | 第40-41页 |
| 3.4.4 缓存替换数 | 第41-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 虚拟网络资源流量均衡映射 | 第43-61页 |
| 4.1 背景介绍 | 第43-47页 |
| 4.1.1 SDN架构 | 第43-44页 |
| 4.1.2 OpenFlow | 第44-46页 |
| 4.1.3 网络虚拟化 | 第46-47页 |
| 4.1.4 虚拟网络相关的经典资源分配方法 | 第47页 |
| 4.2 流量均衡方案模型介绍 | 第47-51页 |
| 4.2.1 底层物理网络模型 | 第48页 |
| 4.2.2 上层虚拟网络模型 | 第48-49页 |
| 4.2.3 资源映射关系 | 第49-50页 |
| 4.2.4 增广底层网络 | 第50-51页 |
| 4.3 流量均衡方案 | 第51-56页 |
| 4.3.1 流量均衡映射方案数学模型 | 第51-53页 |
| 4.3.2 流量均衡映射线性处理方案 | 第53-56页 |
| 4.4 方案仿真 | 第56-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61页 |
| 5.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66页 |