混合SDN的流量矩阵估计和路由优化研究



混合SDN的流量矩阵估计和路由优化研究

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混合SDN的流量矩阵估计和路由优化研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
· 研究背景及现状	第11-12页
· 研究现状	第12-14页
· 流量矩阵估计	第12-13页
· 路由优化	第13-14页
· 主要研究工作	第14-15页
· 论文组织结构	第15-17页
第2章混合SDN模型、实例及相关技术	第17-28页
· 混合SDN模型介绍	第17-22页
· 基于拓扑的混合SDN	第18-19页
· 基于服务的混合SDN	第19-20页
· 基于类别的混合SDN	第20-21页
· 集成化的混合SDN	第21-22页
· 混合SDN的实例	第22-26页
· 自治域内的混合SDN	第22-24页
· 自治域间的混合SDN	第24-26页
· 流量工程技术	第26-28页
第3章混合SDN的流量矩阵估计	第28-51页
· 流量矩阵	第28-32页
· 流量矩阵的定义	第28-29页
· 流量矩阵的直接测量	第29-30页
· 流量矩阵的估计	第30-32页
· 流量矩阵估计的关键技术	第32-40页
· Elman神经网络	第33-37页
· 时间序列聚类算法	第37-39页
· IPFP算法	第39-40页
· AMElman模型及算法	第40-44页
· 多Elman网络训练	第40-41页
· 流量矩阵估计	第41-42页
· 参数自适应调整	第42页
· 算法描述	第42-44页
· 算法有效性评估	第44-51页
· 算法参数设置	第45页
· 单Elman与多Elman对估计精度的影响	第45-46页
· TTB对估计精度的影响	第46-48页
· 警戒参数对自适应性和估计精度的影响	第48-49页
· AMElman综合性能分析	第49-51页
第4章混合SDN的路由优化	第51-66页
· 遗传算法简介	第51-53页
· 基本流程	第51-52页
· 理论基础	第52-53页
· 路由优化数学模型	第53-57页
· 优化目标	第53-54页
· 数学模型	第54-55页
· 模型求解复杂度分析	第55-56页
· MCS算法描述	第56-57页
· RV-AGA算法	第57-62页
· 编码方式设计	第57-58页
· 初始种群选择	第58页
· 适应度函数设计	第58-59页
· 遗传算子设计	第59-62页
· 终止条件	第62页
· 算法有效性评估	第62-66页
· 算法参数设置	第63页
· RV-AGA性能分析	第63页
· 负载均衡效果分析	第63-64页
· 实际应用效果分析	第64-66页
第5章总结与展望	第66-68页
· 工作总结	第66-67页
· 未来展望	第67-68页
参考文献	第68-71页
致谢	第71-72页
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果	第72页

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