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基于流请求的软件定义网络负载优化问题研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景第12-16页
        1.1.1 软件定义网络发展历程第12-13页
        1.1.2 软件定义网络架构第13-14页
        1.1.3 OpenFlow协议关键技术第14-16页
    1.2 研究背景与现状第16-20页
        1.2.1 控制平面负载优化问题研究现状第16-18页
        1.2.2 控制链路负载问题研究现状第18-19页
        1.2.3 流量预测问题研究现状第19-20页
    1.3 论文主要工作第20-21页
    1.4 论文组织结构第21-24页
第二章 SDN中基于Oboe系统的自适应流量预测机制第24-34页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 模型构建第25-27页
        2.2.1 网络模型第25页
        2.2.2 数据流量模型第25-26页
        2.2.3 评价指标第26-27页
    2.3 算法介绍第27-31页
        2.3.1 LSTM算法第27-28页
        2.3.2 神经网络构建第28-29页
        2.3.3 OATP框架设计第29-31页
        2.3.4 算法分析第31页
    2.4 仿真验证第31-33页
        2.4.1 性能指标与对比算法第31页
        2.4.2 仿真实验第31-33页
    2.5 结束语第33-34页
第三章 SDN中基于全局拓扑感知的自适应流量均衡算法第34-54页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 问题分析与建模第35-38页
        3.2.1 问题分析第35-36页
        3.2.2 问题建模第36-38页
    3.3 算法设计第38-42页
        3.3.1 基于全局拓扑感知的流重定向算法第39-40页
        3.3.2 重定向规则第40-41页
        3.3.3 算法分析第41-42页
    3.4 仿真及平台试验第42-51页
        3.4.1 指标确认与参数调整第42-46页
        3.4.2 仿真实验第46-49页
        3.4.3 平台实验第49-51页
    3.5 本章小结第51-54页
第四章 SDN中基于流重定向的MPLS标签算法第54-66页
    4.1 引言第54-55页
    4.2 问题分析与建模第55-57页
        4.2.1 问题分析第55页
        4.2.2 问题建模第55-57页
    4.3 算法设计第57-61页
        4.3.1 源节点重定向算法第58-60页
        4.3.2 路径代价计算第60-61页
        4.3.3 算法复杂度分析第61页
    4.4 仿真验证第61-65页
        4.4.1 性能指标与对比算法第61-62页
        4.4.2 仿真实验第62-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第五章 结束语第66-68页
    5.1 研究成果与创新点第66-67页
    5.2 后续工作展望第67-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-76页
作者简历第76页

 
 
论文编号BS4338250,这篇论文共76
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