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基于TCP/IP的QoS路由算法的研究
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基于TCP/IP的QoS路由算法的研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
Abstract(英文摘要)第4-5 页
目录第5-10 页
1 绪论第10-20 页
　　· 论文的背景和意义第10-13 页
　　· QoS路由研究现状第13-15 页
　　　　· IntServ／RSVE第13-14 页
　　　　· DiffServ第14 页
　　　　· MPLS第14-15 页
　　　　· QoSR第15 页
　　· QoS路由研究面临的问题第15-17 页
　　· 本文的主要工作第17-19 页
　　　　· 研究的问题第17 页
　　　　· 解决思路第17-18 页
　　　　· 主要工作与创新性第18-19 页
　　· 本文的主要结构第19-20 页
2 路由算法和协议第20-43 页
　　· 绪论第20-21 页
　　· 经典路由算法和协议第21-34 页
　　　　· 路由算法概述第21-22 页
　　　　· 路由算法分类第22-23 页
　　　　· 经典的路由算法第23-25 页
　　　　· 路由协议的演进发展第25-34 页
　　　　　　· 路由信息协议RIP第25-26 页
　　　　　　· 内部网关路由协议IGRP第26 页
　　　　　　· 增强型内部网关路由协议EIGRP第26-27 页
　　　　　　· 开放式最短路径优先协议OSPF第27-28 页
　　　　　　· 外部网关路由协议EGP第28 页
　　　　　　· 边界网关路由协议BGP第28-29 页
　　　　　　· IP多播路由协议EGP第29-34 页
　　· QoS路由算法研究综述第34-43 页
　　　　· 服务质量路由概述第34-35 页
　　　　· 单播QoSR算法第35-40 页
　　　　　　· 多项式非启发类第36 页
　　　　　　· QoS度量相关第36 页
　　　　　　· 探测法第36-37 页
　　　　　　· 扩展距离向量算法第37 页
　　　　　　· 限定QoS度量第37-38 页
　　　　　　· 路径子空间搜索第38-39 页
　　　　　　· 费用函数第39 页
　　　　　　· 综合算法第39-40 页
　　　　· 算法有效性分析第40-42 页
　　　　　　· 路由回路问题第40 页
　　　　　　· 陈旧信息的影响第40-41 页
　　　　　　· 网络模型的影响第41 页
　　　　　　· 基于概率求解第41-42 页
　　　　· 总结第42-43 页
3 基于连续探索型遗传算法的多峰值函数的优化第43-54 页
　　· 研究背景第43-44 页
　　· 连续探索型遗传算法的设计第44-46 页
　　　　· RS-GA的特征第44-46 页
　　　　　　· “Family”和“Family精英”第44-45 页
　　　　　　· “Family精英”和适应度的抑制方法第45-46 页
　　　　　　· 二元交叉算子的设计第46 页
　　　　· RS-GA算法第46 页
　　· RS-GA算法分析第46-53 页
　　　　· RS-GA种群结构与其它种群结构的比较第46-47 页
　　　　· RS-GA性能分析第47-48 页
　　　　　　· 问题的设定第47-48 页
　　　　　　· GA和RS-GA变量设定第48 页
　　　　· 仿真分析第48-53 页
　　　　　　· 关于简单GA第48-49 页
　　　　　　· 关于RS-GA第49-50 页
　　　　　　· 关于种群的多样性第50-51 页
　　　　　　· 关于多峰值函数的解探索第51-53 页
　　· 结论第53-54 页
4 一种启发式遗传算法及其在最短路径求取中应用第54-64 页
　　· 研究背景第54-55 页
　　· 遗传算子的设计第55-58 页
　　　　· 选择算子第55-57 页
　　　　　　· 顺序选择算子第56 页
　　　　　　· 家族内相关选择算子第56-57 页
　　　　· 二元交叉算子第57 页
　　　　· 变异算子第57-58 页
　　　　　　· 经典变异算子第57-58 页
　　　　　　· 自适应变异算子第58 页
　　· 启发式遗传算法(Heuristic Genetic Algorithms，HGA)第58-59 页
　　　　· “Family”和“Family精英”第58 页
　　　　· HGA第58-59 页
　　· 最短路径求取中的HGA处理第59-63 页
　　　　· 遗传子型的设计第59-60 页
　　　　· 评价函数的设定第60 页
　　　　· 初始种群的构成第60-61 页
　　　　· 算法性能分析第61-62 页
　　　　· 仿真结果分析第62-63 页
　　· 结束语第63-64 页
5 Fallback~+:一种多QoS路由最短路径算法第64-73 页
　　· 问题的提出第64 页
　　· Fallback~+算法第64-70 页
　　　　· Dijkstra算法概述第64-66 页
　　　　· Fallback算法第66-68 页
　　　　· Fallback~+算法第68-70 页
　　　　　　· Fallback~+(FB~+)算法基本思想第68 页
　　　　　　· FB~+算法操作流程第68-70 页
　　　　　　　　· 初期路径生成第68-69 页
　　　　　　　　· 更新低成本路径第69-70 页
　　　　　　　　· 栈路径选择第70 页
　　· 算法性能分析第70-71 页
　　　　· 最大时间计算量第70-71 页
　　　　· 最大存储空间第71 页
　　· 仿真分析第71-72 页
　　　　· 仿真网络拓扑结构第71 页
　　　　· 仿真结果分析第71-72 页
　　· 小结第72-73 页
6 基于Dijkstra策略的QoS路由多目标算法第73-85 页
　　· 研究动机第73 页
　　· QoS路由指标的形式化描述第73-74 页
　　　　· QoS路由网络模型第73-74 页
　　　　· QoS路由指标选择准则第74 页
　　　　· QoS路由指标的性质第74 页
　　　　· QoS路由指标的选取第74 页
　　· QoS路由数学模型第74-75 页
　　· QoS路由多目标算法MOQRAD第75-82 页
　　　　· Dijkstra算法第75-79 页
　　　　　　· Dijkstra算法思想第75-76 页
　　　　　　· Dijkstra算法的理论基础第76-78 页
　　　　　　· Dijkstra算法的例第78-79 页
　　　　　　· Dijkstra算法复杂度分析第79 页
　　　　· QoS路由综合评价指标DQT第79-81 页
　　　　　　· 综合评价指标DQT第79-80 页
　　　　　　· 综合评价指标DQT的特性第80-81 页
　　　　· MOQRAD概述第81-82 页
　　· 仿真第82-84 页
　　· 结论第84-85 页
7 一种QoS路由多目标遗传算法第85-97 页
　　· 研究动机第85 页
　　· 网络性能指标的形式化描述第85-88 页
　　　　· QoS路由网络模型第85 页
　　　　· QoS路由指标性质第85-86 页
　　　　· QoS路由指标的形式化表示第86-88 页
　　· 多QoS约束路由的数学模型第88-89 页
　　　　· 多目标规划数学模型第88-89 页
　　　　· 多QoS路由数学模型第89 页
　　· QoS路由多目标遗传算法QRMOGA第89-94 页
　　　　· 网络搜索树的构造方法第90-91 页
　　　　· 遗传算子设计第91-94 页
　　　　　　· 编码方法第91-92 页
　　　　　　· 交叉策略第92 页
　　　　　　· 变异规则第92-93 页
　　　　　　· 适应度函数第93-94 页
　　　　　　· 选择方法第94 页
　　· 仿真第94-95 页
　　· 结论第95-97 页
8 结论第97-102 页
　　· 总结第97-98 页
　　· 进一步的研究工作第98-102 页
　　　　· 关于提高遗传算法的效率和解的质量问题研究第98-100 页
　　　　· 基于多目标遗传算法的QoS路由研究第100-102 页
致谢第102-103 页
攻读博士学位期间发表的学术论文第103-104 页
参考文献第104-110 页

本篇论文共110页，点击这进入下载页面。
 
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