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对无源光接入网的优化问题的研究

致谢第1-7页
摘要第7-9页
ABSTRACT第9-8页
关键词第8-10页
KEYWORDS第10-11页
第一章 绪论第11-21页
   ·本文的背景--宽带接入技术概述第11-14页
   ·各种宽带接入技术的比较第14-15页
   ·网络优化规划的必要性和算法第15-16页
   ·PON规划的意义和用遗传算法解决规划的可行性第16-18页
   ·本论文的组织结构第18-21页
第二章 接入网技术与无源光网络简介第21-36页
   ·接入网简介第21-22页
     ·接入网的基本概念第21页
     ·接入网的地位和作用。第21-22页
   ·无源光网络(PON)简介第22-31页
     ·PON的基本概念、分类和工作原理第22-26页
       ·PON的基本概念第22-23页
       ·PON的分类第23-24页
       ·EPON的工作原理第24-26页
     ·PON的相关国际标准第26页
     ·典型的OAN网络架构第26-27页
     ·无源光接入网的拓扑结构及比较第27-31页
       ·几种常见的拓扑结构第28-30页
       ·几种拓扑结构的比较第30-31页
   ·OAN的系统规范第31-32页
     ·OAN容量和ONU类别第31页
     ·OAN达到的逻辑距离限制第31-32页
     ·最大信号传输时延第32页
   ·国内外接入网的发展概况第32-36页
     ·我国接入网的应用和发展第32-34页
     ·国外接入网的发展概况第34-36页
第三章 接入网规划和算法的描述第36-48页
   ·PON规划的两种算法及其缺点第36-38页
   ·遗传算法在组合优化和网络优化中的应用第38-39页
   ·遗传算法简介第39-41页
     ·达尔文的自然选择学说第40页
     ·遗传算法的兴起第40-41页
   ·基本遗传算法SGA第41-45页
     ·基本遗传算法的构成要素第41-42页
     ·基本遗传算法的应用第42-44页
     ·基本遗传算法的相关定理第44-45页
   ·遗传算法的收敛性分析第45-48页
第四章 OAN拓扑优化的遗传算法实现第48-71页
   ·拓扑结构优化概述第48-52页
     ·通信网规划的一般原理第48-50页
     ·OAN的星形拓扑优化的数学描述--站址问题第50-52页
       ·单中心问题第51-52页
   ·OAN拓扑结构优化的遗传算法实现第52-70页
     ·用遗传算法实现拓扑优化的可行性分析第53页
     ·优化问题的数学描述第53-54页
     ·OBD分配问题的遗传算法实现第54-62页
       ·解空间编码第55页
       ·群体初始化第55-56页
       ·适应度函数的设计第56-57页
       ·遗传操作第57-58页
       ·面向对象的遗传算法实现第58-61页
       ·实验结果分析第61-62页
     ·OBD位置选择问题的遗传算法实现第62-70页
       ·标志串表示第63-64页
       ·多参数级联混合编码法第64页
       ·交叉算子第64-65页
       ·变异算子第65页
       ·适应度函数的设计第65-66页
       ·实验结果分析第66-70页
   ·小结第70-71页
第五章 算法的性能分析与改进第71-88页
   ·与其他算法的比较第71-72页
     ·GA与模拟退火算法SAA的对比第71页
     ·GA与Hopfield网络优化法的对比第71-72页
   ·遗传算法的性能分析第72-76页
     ·运行参数对性能的影响第72-73页
     ·不同网络规模对性能的影响第73-74页
     ·处理不可行解的几种策略第74-76页
   ·算法的改进措施第76-80页
     ·改进措施之一第76-77页
     ·改进措施之二第77-78页
     ·改进措施之三第78-80页
   ·混合遗传模拟退火算法HGSAA的实现第80-88页
     ·模拟退火算法算法的描述第80-83页
       ·模拟退火算法的产生和思想第80-82页
       ·模拟退火算法的数学描述第82-83页
     ·HGSAA的实现第83-85页
     ·算法的结果比较第85-88页
第六章 总结与展望第88-91页
参考文献第91-92页
附录: 攻读硕士学位期间论文发表情况第92页

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