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智能优化算法及其在ATM网络流量控制中的应用研究

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智能优化算法及其在ATM网络流量控制中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
  · 引言第9-10页
  · 基于速率的ABR业务拥塞控制之研究现状第10-11页
  · 基于智能优化的PID参数整定之研究现状第11页
  · 本文的主要工作第11-12页
  · 章节安排第12-13页
第二章 ATM网络及 ABR业务拥塞控制机制简介第13-18页
  · ATM网络简介第13-15页
    · ATM网络的业务类型第13-14页
    · ATM网络拥塞的原因第14页
    · ATM网络拥塞的危害第14-15页
  · ABR业务基于速率的拥塞控制机制第15-17页
    · ABR流量控制方案第15-16页
    · ABR流量控制算法的设计目标第16-17页
  · 本章小结第17-18页
第三章 ABR业务流量的 PID拥塞控制算法研究第18-28页
  · 引言第18页
  · 单瓶颈节点网络模型第18-19页
  · PID拥塞控制算法第19-26页
    · 问题的提出第19-20页
    · 网络模型描述第20-21页
    · 控制器设计第21-25页
    · 公平算法实现第25-26页
  · 本章小结第26-28页
第四章 基于遗传算法整定的 PID网络流量控制研究第28-34页
  · 引言第28页
  · 遗传算法的基本原理第28-30页
  · 基于遗传算法整定的PID控制器设计第30-32页
  · 仿真结果及性能分析第32-33页
  · 本章小结第33-34页
第五章 基于改进粒子群算法整定的 PID网络流量控制研究第34-51页
  · 粒子群算法简介第34-37页
    · 粒子群算法的基本思想第34-36页
    · 粒子群优化算法的算法描述第36-37页
  · 常用的测试函数第37-40页
  · 基于粒子运动方向变异的改进粒子群算法研究第40-47页
    · 引言第40页
    · 改进粒子群优化(MPSO)算法第40-41页
    · 具体实现第41-42页
    · 变异率选择及算法分析第42-47页
  · 改进粒子群算法整定的PID控制器设计第47-49页
    · 参数的编码第47-48页
    · 适应度函数选择第48页
    · 算法流程第48页
    · 参数搜索空间第48-49页
  · 仿真结果分析第49-50页
  · 本章小结第50-51页
第六章 基于混沌粒子群算法的PID网络流量控制研究第51-61页
  · 粒子群算法的早熟现象及早熟判断机制第51-52页
  · 基于混沌思想的混合粒子群算法(CPSO)第52-54页
    · 混沌优化算法(Chaos Optimization Algorithm)第52-53页
    · 混沌粒子群算法的算法描述第53-54页
  · 算法分析第54-58页
  · 基于混沌粒子群算法的PID网络拥塞控制第58-60页
  · 本章小结第60-61页
第七章 结论与展望第61-67页
  · 本文的主要创新点第61页
  · 展望第61-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间撰写的论文第68 页

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