一、提高IP网络服务质量的策略（论文文献综述）
崔雅君[1]（2021）在《基于用户QoS需求与资源约束的业务生态系统编排研究》文中进行了进一步梳理网络功能虚拟化技术实现了网络的快速部署。软件定义网络技术实现了对网络的全局把控。在两者融合的场景下产生的服务功能链技术可以根据动态变化的底层资源以及用户需求编排服务功能为云数据中心提供灵活多样的服务。因此,当前如何利用未来网络技术提供高效、主动的服务成为亟待解决的重点问题。本文研究了在有限的网络资源下保证用户服务质量需求的业务生态系统的编排方法,包括SFC的构建方法、SFC的合理性验证方法、SFC的映射部署方法以及SFC与业务系统的统一构建方法。首先,为了避免在实际中因组成SFC的多个SF之间冲突带来的部署失败,根据组成SFC的各SF之间的依赖关系,提出了一种指导SFC构建的方法,并利用有色Petri网建模SFC对构建的SFC的合理性进行部署前的先行验证,然后将合理构建的SFC利用本文提出的用户QoS与网络资源感知的服务功能链部署方法进行映射部署,该方法综合考虑了多维度的用户QoS需求以及最小化的资源消耗。最后为进一步提高服务部署的成功率,将SFC与业务系统的数据模型与进行一体化编排,根据数据模型的预测结果动态配置SFC路径。通过实验验证,本文提出的业务生态系统的编排方法优于其他部署方法,还较文中提出的启发式部署方法略优,进一步提高了部署的成功率。
单思洋[2]（2021）在《面向视频内容分发的信息中心网络缓存放置算法研究》文中提出随着互联网的快速发展和智能终端的普遍应用,出现了越来越多的视频类应用,如长视频、短视频、视频直播、虚拟现实视频等,视频内容占据了网络中的大部分流量,并且依然在快速增长。与此同时,随着工业互联网、车联网等新兴应用场景的快速推进,视频内容在这些场景中也起到越来越重要的作用。随着视频内容流量的不断增长,以及用户对服务质量体验和需求的不断提升,通信网络运营面临着巨大压力。为了满足用户日益增长的服务质量需求,减轻面临着巨大压力的网络负载,学术界近年来提出了信息中心网络架构。信息中心网络具有面向内容的命名、基于内容名字的路由与缓存等技术特点。与现有的IP网络架构相比,信息中心网络能够大幅提高内容分发效率,降低网络负载。缓存空间作为信息中心网络节点中普遍部署的资源,为用户提供了距离更近的内容副本,能够有效的提升内容分发效率和资源利用率、降低网络负载。缓存放置算法对缓存性能的影响最为明显,对于内容视频分发业务的性能提升有着重大意义。因此,论文主要研究面向视频内容分发的信息中心网络缓存放置算法。针对当前的缓存放置算法在视频内容分发场景中存在的问题:1)局部流行度的较大差异造成的缓存性能下降的问题,2)路由范围受限导致缓存内容利用率较低的问题,3)面向新生内容的缓存放置存在滞后性的问题,论文开展了面向视频内容分发的缓存放置算法的研究工作,解决了在短视频和长视频场景中算法存在的问题,并提升了缓存性能。论文研究的具体内容和贡献如下:（1）针对局部流行度的较大差异造成的缓存内容频繁替换的问题,提出了一种基于用户兴趣偏好的短视频内容缓存放置算法。在短视频场景中,不同节点处的局部流行度分布有着较大差异,且在不规则拓扑下这种差异对缓存性能造成的影响更为明显。为了更好的掌握请求分布的特征,以提升缓存性能,论文在缓存放置算法中引入了用户兴趣偏好因素。首先提出了多重维度的内容属性和用户兴趣偏好及其获取方法,并提出了缓存节点对某类内容的兴趣匹配度。而后根据缓存节点与内容的兴趣匹配度、内容局部流行度和缓存空间大小等指标,设计了一种沿路径缓存放置算法。仿真结果表明本章中提出的算法能够大幅降低缓存内容的替换次数,并提升缓存命中率和跳数降低率。（2）针对路由范围受限导致缓存利用率低的问题,提出了一种基于就近路由的长视频内容协作缓存放置算法。在长视频场景中,用户对内容分发的性能要求很高,而在传统的路由策略下,缓存内容的利用率较低。为了提升缓存利用率,提出了在不规则拓扑下的结合就近路由策略的缓存放置优化问题,而后通过近似等手段将优化问题分为两个子问题,并分别利用基于拍卖理论的算法和基于匹配理论的算法进行求解,最终提出了基于就近路由策略的非沿路径缓存放置算法。仿真结果表明本章所提算法在缓存节点的负载均衡度、内容传输的平均跳数和缓存命中率等方面大幅提升了性能。（3）针对面向新生内容的缓存放置存在滞后性的问题,提出了一种基于流行度预测的长视频新生内容协作缓存放置算法。针对长视频新生内容场景,当前的非沿路径缓存放置算法无法快速的放置新生内容,导致无法较好的应对可能发生的瞬时大量请求。首先,提出了面向新生内容的流行度预测算法,该算法在可用信息有限的情况下,较为准确的预测新生内容在特定时间后的内容流行度,并为缓存放置算法提供缓存依据。而后,提出了面向新生内容的缓存放置算法,通过求解缓存放置与替换的联合优化问题,能够以较低的复杂度快速获得针对单个新生内容的缓存放置方案以及针对已存内容的替换方案。仿真结果表明本章中所提的流行度预测算法和缓存放置算法分别在预测精度、缓存性能等指标中优于现有算法,有效的解决了面向新生内容的缓存滞后性问题。
屈永瑶[3]（2021）在《面向IP+光协同网络的跨层资源灵活调度研究》文中进行了进一步梳理随着网络数据存储的全面云化、互联网业务的快速发展以及新型业务不断增加,网络业务IP化趋势越来越明显,伴随这种趋势而来的是不断扩大的网络规模和各种异构动态应用的增长。在此情境下,IP分组业务往往呈现出高动态性、高突发性以及高峰均比的特征,但目前骨干网中采用IP+光层叠式的架构,该架构下IP层与光层分层管控、独立运维,存在灵活性不足、资源利用率低、可靠性不足、管控与维护困难、投资及运维成本高等问题。如何对IP+光网络进行有效协同以跨层协同调度网络资源、降低运维成本、提高网络资源利用率和保证网络服务质量,同时尽可能的降低能耗、节约成本是运营商面临的关键难点。因此,针对以上问题本文主要以IP+光协同传输为基础,从协同管控架构、资源优化分配及时延优化控制机制三方面进行研究。一、基于SDN的核心思想,设计基于资源池化的IP+光跨层网络的协同控制架构。针对IP与光网络分层管控导致协同困难以及不同厂商设备拥有各自不同的控制接口与私有协议导致的网络异质性增加、维护控制复杂、协同调度流程繁琐周期长、资源调度缺乏灵活性等问题。本文基于SDN设计了四层分层分级协同管控架构,实现IP路由器端口资源以及光链路资源的全局监控形成网络资源池,并通过控制器对设备进行灵活管理与配置实现跨层资源灵活调度达到网随云动、资源高效利用的目的,最后通过硬件实验平台的搭建验证了跨层协同控制方案的可行性。二、提出基于资源池化的跨层网络灵活调整及资源分配机制。针对新兴业务引起的业务高动态性以及高峰均比所导致的网络带宽资源利用率低以及能耗高等问题。本文深入分析IP+光网络模型下,以不同资源分配方式分配网络带宽时,业务流量与网络资源利用率及网络能耗之间的关系。建立了多业务场景下,基于时间表的分阶段能耗最优资源分配模型。同时在跨层网络动态调整前提下,提出了基于遗传算法的多业务跨层资源实时分配算法（MS-SNA）。该算法根据多业务流量矩阵以及最大忍受时延为输入,按时间表分时段规划能耗最优网络资源分配方案,并通过实时配置IP网络和光网络划分网络资源,以最低能耗高效利用网络资源同时保证业务服务质量。通过大量实验仿真验证了所提算法能有效利用网络资源并降低业务阻塞率及能耗。三、提出基于机器学习的光路预配置及延迟释放的多周期网络自适应重配机制。针对网络业务动态性和高突发性所导致的光路频谱碎片化及低利用率以及为有效利用光路资源进行光路的拆建所带来的业务服务时延变长等问题,本文深入分析了光路调整与业务服务时延的关系,建立了不同业务流量模型下,周期性光路自适应重配及频谱整理模型,提出了基于机器学习的光路预配置及资源延迟释放的多周期网络自适应重配算法,该算法利用深度学习长短期记忆模型对历史频谱分配数据进行训练,预测出每条链路的频谱分配方案进行光路预配置以降低业务服务时延、提高频谱利用率。同时结合热点光路资源延迟释放的策略以应对异常突发流量下新建光路所引入的时延从而对时延进行优化控制。通过仿真实验验证了本算法在不同流量负载及网络模型下能有效提高频谱利用率及降低业务平均服务时延。
王超[4]（2021）在《基于强化学习的无线网络移动性管理技术研究》文中研究表明随着无线通信技术和网络设备的不断发展与创新,用户终端以及接入点的数量和性能都实现了跨越式的提升,同时也促进了全球覆盖以及无缝切换的无线通信目标的逐步实现。高密度部署的地面蜂窝基站在一定程度上满足了人们日常生活中日益增长的流量需求;无人机基站作为地面蜂窝网络的补充通信技术引入到低空异构网络后,缓解了用户终端在偶发人群聚集场景中激增的通信流量;各种类型卫星作为通信服务站为诸如海洋、沙漠等人烟稀少的地区提供了有效的网络覆盖。数量庞大、种类繁多的服务基站使网络管理复杂度呈指数型增长,尤其是移动用户设备在不同基站的覆盖范围之间切换时,如何选择合适的接入点才能够保证良好的用户服务质量,成为亟待解决的问题。面对节点密度不断增加,网络中移动性管理问题已成为新兴网络架构下的研究热点。由于无线网络环境的随机变化是对信道特征产生影响的主要因素,因此通过网络历史信息来学习并执行不同环境对应的管理决策,是优化移动性管理方案的重要研究方向。本文关于移动性管理问题的研究思路是从无线网络的空间维度层层递进,从地面高密度蜂窝网络场景,扩展到引入无人机基站的低空异构网络场景,以及包含不同高度轨道的天地一体化网络（Space-Terrestrial Integrated Networks,STIN）。针对不同类型网络中用户设备与基站之间信道特征的差异,在各网络场景下开展的移动性研究工作各有侧重。本文在地面蜂窝网络中结合强化学习思想提出了智能切换管理方案,在低空异构网络中优化了邻小区列表的配置流程,以及在天地一体化网络中优化了移动节点的位置信息管理。本文的主要贡献总结如下:1.提出了基于强化学习框架的超高密度蜂窝网络移动切换优化方案针对地面蜂窝网络中基站高密度部署的场景,为了解决移动用户面临的频繁切换以及乒乓切换效应等切换性能较低的问题,本文利用强化学习算法中学习代理与环境交互,并结合历史信息评估接入点的长期性能,以实现最优决策的思路,考虑到多臂赌博机模型对随机信道模拟的契合程度,设计了一种基于强化学习算法的移动性管理策略,目的是在切换延迟、掉话率两方面优化超高密度网络下的移动切换性能。除此之外,针对3GPP提出的传统切换协议,本文从累计遗憾值理论上界的角度出发,证明了其性能与强化学习中∈-贪心算法的等价性。最后,以系统仿真实验的方式搭建了实际通信场景,验证了所提算法的有效性。仿真实验结果表明,与传统切换方案相比,本文提出的基于级联赌博机的切换管理算法在延迟以及掉话率等方面有效地提升了切换性能,并能保证在反馈信息延迟或者缺失的场景下的鲁棒性。2.优化了低空异构网络中邻小区列表配置算法针对引入了无人机基站的低空异构网络场景,本文分析了不同类型基站与用户设备之间的信道特征,用于提高用户评估候选基站的准确性。利用强化学习算法将历史切换信息用于估计候选基站的传输功率以及负载能力,避免了基站的瞬时性能对切换决策的干扰,以便于更精确地预测候选基站是否满足切换条件。在此基础之上,将级联模型与赌博机模型结合设计出邻小区列表配置算法,通过对基站传输功率、负载这两组未知随机分布的估计,确定邻小区列表（Neighbor Cell List,NCL）中候选基站的数量以及顺序。最后,通过设计系统级别仿真对本文所提算法在优化NCL性能方面进行验证,并与传统基于接受信号强度的方案以及相关研究中基于动态阈值的解决方案进行比较。实验结果表明,本文所提出的算法在切换准备阶段可以计算出更为精简的NCL,一方面降低了传输过程中的信令开销,另一方面减少了扫描候选基站的次数,从而降低了切换过程准备阶段的延迟,避免了延迟过高导致的掉话现象。3.提出了天地一体化网络中节点位置信息管理优化算法为了维护天地一体化网络架构下节点的位置信息,本文采用了全局唯一标识符（Global Unique Identifier,GUID）与网络地址（Network Address,NA）分离的方式。在此基础之上,设计了一种基于分域、分簇的网络管理区域划分机制,以分布式的方式建立起节点GUID/NA映射解析服务系统,提升网络地址解析过程的效率。本文基于该框架开展了两项工作,一方面利用在线学习的思想,设计出一种基于稀疏置信上界算法,将网络节点的GUID/NA映射信息分配并存储在适当的卫星节点,仿真实验结果表明所提出的算法可以显着提高跨域节点位置解析查询的匹配率。另一方面设计了一种高效的位置信息更新策略,解决天地一体化网络中网络拓扑随时间不断变化给位置节点更新带来的挑战。仿真实验结果表明,与现有的内容更新方法相比,本文提出的更新算法可以避免更新路径中的星地链路以及不必要的节点,从而有效地降低了更新成本。
耿海军,王威,王浩,罗舒婷,尹霞[5]（2021）在《互联网域内流量工程综述》文中研究表明随着互联网的迅速发展、移动通信的广泛普及,互联网在人们的社会生活中发挥着越来越重要的作用.然而网络用户的大量增加,却给互联网服务提供商ISP带来了新的问题.ISP必须升级网络架构,平衡用户流量,提升网络的服务质量,这样才能满足不断增长的用户需求,才能在越来越激烈的竞争中脱颖而出.对于ISP来说,流量工程技术便是达成这一目标的一件利器.文中总结和分析了目前已有的一些流量工程方案,并根据适用网络种类的不同将这些方案主要分为传统IP网络、新型SDN网络和混合SDN网络3大类;文中介绍了一些国内外的科研成果,阐述了各方案的优缺点,总结分析了这些方案的主要贡献及不足,并探讨了进一步的研究方向.
王忠峰[6]（2021）在《中国铁路高速列车公众无线网络系统构建及关键技术研究》文中研究指明以让旅客出行更美好为目的,以“列车公众无线网络”为基础,以“旅客行程服务”和“特色车厢服务”为核心,构建中国铁路高速列车智慧出行延伸服务平台,为旅客提供高速移动场景下智能化、多样化、个性化的高质量出行服务体验。基于现阶段中国高速铁路运行环境及沿线网络覆盖情况,提出了基于运营商公网、卫星通信和超宽带无线局域网（EUHT-Enhanced Ultra High Throughput）三种车地通信备选方案,利用定性与定量相结合的综合评价方法,分别对三种备选方案的建设难度、投入成本及服务性能进行对比分析,确定了现阶段以“运营商公网”方式搭建高速列车公众无线网络。基于运营商公网实现车地通信,以不影响动车组电磁干扰与安全为前提,设计了高速列车公众无线网络组网架构,为进一步完善高速列车公众无线网络的运维管控、智能化延伸服务、网络服务性能以及系统安全性,深入研究面向动车组公众无线网络复杂设备的运管平台、高铁CDN（Content Delivery Network）流媒体智能调度、基于列车位置的接收波束成形技术和网络安全防护设计,最终为旅客提供了面向移动出行场景的行程优选、在途娱乐服务、高铁订餐、接送站等定制化延伸服务。随着5G技术已全面进入商用时代,为进一步提升旅客出行服务体验,以5G在垂直行业应用为契机,提出5G与高速列车公众无线网络融合组网方案,创新高速列车公众无线网络建设和运营新模式,论文的具体工作如下:1、深入分析当前高速移动出行场景下旅客的服务需求,调研了国内外公共交通领域公众无线网络服务模式及经营现状,提出了以实现高速列车公众无线网络服务为目的,带动铁路旅客出行服务向多样化、智能化、个性化方向发展的设计方案。在系统分析了既有条件的基础上,提出了通信技术选择、服务质量和安全保障和系统运维管理等难题。2、研究并提出了一种基于OWA（Ordered Weighted Averaging）算子与差异驱动集成赋权方法,利用基于OWA与差异驱动的组合赋权确定评价指标权重,并通过灰色综合评价方法计算各方案的灰色关联系数,得到灰色加权关联度,对三种备选方案合理性进行优势排序,最终确定了现阶段基于运营商公网为高速列车公众无线网络车地通信方案。3、基于动车组车载设备安全要求,设计了高速列车公众无线网络总体架构、逻辑架构和网络架构;基于动车组车厢间的互联互通条件,分别设计有线组网和无线组网的动车组局域网解决方案。4、基于Java基础开发框架,采用Jekins作为系统构建工具,设计面向高速列车公众无线网络的云管平台微服务架构设计。使用高可用组件和商业化的Saa S（Software-as-a-Server）基础服务,保证云端的可扩展性、高可用和高性能,解决了列车公众无线网络的远程配置及管理。5、基于传统CDN原理和部署并结合高速列车车端的线性组网物理链路的特点,提出基于高速列车组的CDN概念,简称“高铁CDN”。设计由中心服务器提共一级缓存,单车服务器提供二级缓存的高铁CDN的两级缓存方案,每个二级缓存的内容为一级缓存的一份冗余,以此进一步提升旅客使用公众无线网络的体验,同时结合DNS解析技术提升请求的响应速度并减少出口带宽及流量的占用,提供了流畅的视频娱乐和上网体验。6、基于列车高速运行场景,分析了基于位置信息的多普勒效应补偿对于提高接收信号质量的影响,通过实验模拟了接收波束成形技术对于LTE（Long Term Evolution）每个时隙下网络速率的变化,提出了350km/h高速移动场景下基于位置信息的多普勒效应补偿技术,以验证了基于位置信息的多普勒补偿技术和接收波束成形技术在高铁场景下的有效性,并通过实验证明了天线间距和天线数量对于波束成形技术的影响关系。7、针对高速列车网络环境,根据802.11系列相关协议中Beacon数据包会携带AP网络相关属性进行广播这一特点,利用协议标准未定义的224字段进行唯一性标识加密,唯一性标识加密算法是通过RC4、设备MAC地址与随机码组合,不定期更新。系统采用AP（Access Point）间歇性扫描形式检测,调整虚拟接口到过滤模式,不断轮询所有频道,实现车载非法AP的检测与阻断。8、基于列车无线公众网络,打造了车上车下一体化、全行程、链条式延伸服务生态,实现了人流、车流、物流3流合一,极大提升了旅客出行服务体验。9、针对5G应用场景及业务需求,基于现有高速列车公众无线网络运营服务系统,通过复用其基础设施,采用5G室分技术设计了列车公众无线网络与5G融合组网方案。该方案通过创新建设模式,引入车载室分设备,并结合5G大带宽、低时延、多连接等特性进行无线调优方案设计,实现车厢内部5G信号和Wi-Fi信号的双重覆盖。
吴畏虹[7]（2021）在《软件定义骨干网段路由技术研究》文中进行了进一步梳理近年来,网络业务在类型、数量与覆盖领域上均取得了飞速发展。例如4G与5G网络的商用极大的丰富了移动网络业务服务数量与类型,推动了固网业务的发展;云计算的发展降低了网络业务的部署门槛,提升了业务的服务水平;卫星网络的加速部署促进了天地一体化进程,延伸了网络业务深度;智能终端的兴起开启了万物互联的时代,扩展了网络业务覆盖领域。骨干网是网络业务互联互通的基础,网络业务以骨干网为核心,逐渐的向多个行业进行延伸,构建起了目前多样化的网络业务系统。而相比之下,骨干网由于规模较大、涉及多域互联、协议更新成本较高等问题,其发展与演进相对网络业务较为滞后,并逐渐与新兴业务的需求出现矛盾,成为网络业务发展的瓶颈。本文着眼于细粒度与高精度流量调度、功能化服务与多元服务质量保障等新兴的网络业务需求,对于骨干网的软件定义化技术展开深入研究,面向骨干网特征与新兴网络需求中的矛盾提出了解决方案,推进了骨干网的软件定义化进程。本文首先针对网络业务对于网络的细粒度与高精度流量调度需求,面向概括性SRv6（G-SRv6,Generalized SRv6）网络中,IPv6段路由（SRv6,Segment Routing over IPv6）策略列表压缩的性能问题展开了研究。G-SRv6基于SRv6段公共前缀进行压缩,其压缩性能受到网络编址策略与路由调度策略的限制。本文面向G-SRv6压缩性能受限的问题,创新性提出了 G-SRv6网络的双功能动态标记与优化方法,对于SRv6段的功能进行逻辑拆分,实现G-SRv6路径表示的动态性,以获取更好的压缩效率,并通过神经网络进行压缩策略的计算。仿真结果表明提出的方案能够有效地提升G-SRv6中流量获得压缩的概率和在获得压缩情况下的压缩效率,能够为源路由提供更多的调度信息承载能力,提升了网络流量的调度精度。本文其次针对用户业务对于网络的功能化的需求,着眼于主动性一对多传输功能,分别面向骨干网中的有状态场景与无状态场景展开了研究,以解决骨干网场景下组播会话需要进行组播组申请与预交互导致的会话主动性与实时性缺失问题。面向有状态场景,本文提出了源组播,设计了虚拟组机制解耦了组播地址的会话标识功能与传输处理标识功能,为用户提供了主动发起会话并能够进行完备性会话管理的能力,通过虚拟组的形式保证了会话管理与会话传输的独立性。面向无状态场景,本文提出了分播,为网络提供了无状态的一对多会话能力。分播直接基于SRv6设计了平行处理逻辑,设计了多个全新的功能化SRv6段,为用户进行多目的地址承载与处理提供了数据平面支撑。对于分播的传输,设计了多目的地址指示聚合传输,对于网络提供了直接基于用户数据进行一对多传输的能力,利用新设计的SRv6段对于携带的多目的地址进行路由行为的聚类表示,并将聚类信息插入数据包内部。基于P4与真实交换机进行了原型系统实现与仿真测试,结果表明,源组播与分播能够以可接受的开销带来主动性的一对多传输功能,并且与现有方案对比,在状态利用与传输处理开销上有一定的优势,使骨干网具备了与网络强耦合的一对多传输功能,推进了骨干网的功能化演进。本文最后针对骨干网中对于服务质量多元化的需求,面向目前网络服务质量保障策略的单一性问题,着眼于带宽与时延的独立性服务质量保障展开了研究,提出了带宽-时延解耦的集中式队列服务质量（QoS,Quality of Service）保障模型,通过对于带宽与时延进行多元化分析,实现解耦的差异化服务质量,能够对于应用感知IPv6网络（APN6,Application-aware IPv6 Networing）等方案提供面向用户服务需求的实际保障能力。方案对网络节点的队列进行管理,提出了队列时延管理机制,在队列内部实现了独立于带宽队列时延的差异化服务。本文设计了综合参数Dijkstra路由算法,从路由计算上为用户的传输时延提供了差异化服务,并综合考虑了多种参数进行路由决策,提升网络的整体服务质量和服务承载能力。仿真结果表明,提出的方案能够对于带宽和时延进行独立且有效的差异化服务保障,并能够给网络带来更多的业务承载能力,提升高优先级业务的整体服务质量。
李莉[8]（2020）在《软件定义无线异构网络中的能效优化问题研究》文中认为随着移动网络流量的急剧增加,移动通信网络中的能耗问题日益严峻。出于经济利益和环境保护的双重考虑,提高网络中的能源效率成为第五代移动通信技术中设计无线通信系统的重要指标之一。广泛的研究表明,提高网络能效的有效措施包括:多类型接入设备组合覆盖蜂窝小区、可再生能源和传统能源协作供能和对不同类型的网络业务按需分配网络资源。因此需要对存在设备、能源和业务多样性的无线异构网络的特性进行研究。但是,由于无线异构网络采取垂直建站和分布式管理模式,很难根据全局网络状态对网络资源实现实时的优化分配。软件定义网络（Software Defined Network,SDN）架构通过分离网络的控制平面和数据转发平面对通信网络技术进行了改革,实现了灵活高效的可编程和集中化网络管理。网络功能虚拟化（Network Function Virtualization,NFV）作为软件定义网络的重要应用,通过分离网络功能和网络设备,实现了针对不同业务的虚拟网络划分机制。本论文针对无线异构网络的动态特性,以及目前因为管理困难造成的能效低下问题,利用软件定义网络技术提供的架构优势,实现了无线异构网络中灵活实时的网络资源调度配置,本课题的主要研究思路为,首先以网络性能和用户需求为约束,然后在此基础上降低网络能耗,以此提高网络能效。具体研究工作与贡献如下:1.系统架构分析通过对软件定义网络架构的分析,针对无线网络中的设备异构性和能源异构性,提出一个基于SDN技术的绿色中继网络架构的设计方案,为动态的无线网络提供灵活的网络管理模式;针对无线网络中的资源异构性和业务异构性,提出一个基于NFV技术的智能虚拟边缘网络架构的设计方案,智能的实现了网络资源的按需分配。该架构中的虚拟网络运营商将网络业务提供商提供的实体资源整合后,以虚拟网的形式按照需求提供给网络服务供应商,并允许对边缘网络资源进行智能调度。2.能效优化的流表项管理策略在绿色中继无线网络中,用户本应按照最节能的方式选择基站或者中继节点接入网络,但是可再生能源捕获量难以预测,当中继节点中的可再生能源出现短缺时,该设备无法为用户提供接入服务,在这种情况下,接入该节点的用户需要切换到基站上。另一方面,当可再生能源的捕获量超过消耗量,多余的能源将由于无法被储存而浪费。针对可再生能源的中断和饱和问题,本文提出一种软件定义网络架构下的动态流表项更新策略和一个面向长期能效的流表管理策略,根据节点的可再生能源状态为用户选择接入点,以最大限度的利用已经捕获的可再生能源,从而减少传统能源的消耗量,实现传统能源的能效优化。这些策略可以集成为软件定义网络的控制器上的一个网络管理应用程序。数值仿真结果表明和其他路由策略（例如容量受限和最优路径策略）相比,所提出的策略可以有效利用可再生能源,提高传统能源的能效。3.能效最优的Ant-Q缓存数据流分发策略在移动边缘网络部署缓存功能可以显着减少边缘网络和远端云之间的通信,从而节省能源,然而由于用户的移动性、业务多样性和有限的边缘存储计算能力,如何智能的使用边缘节点的通信和缓存功能具有很大的挑战性。本文使用Ant-Q学习算法为虚拟化移动边缘网络提出了一种节能感知的动态缓存策略。针对不同业务的需求差异,本文首先设计一种具有边缘缓存功能的虚拟化移动边缘网络范例,和直接从移动用户行为中提取特征相比,本范例可以更准确有效地从网络服务中提取特征,并建立其系统模型。然后将能效感知的缓存数据流分发问题根据强化学习算法建模,并使用结合强化学习和蚁群算法的Ant-Q算法解决该问题,该算法可以有效结合云计算能力和边缘网络的高响应能力。此外本文使用禁忌空间来提高Q学习算法的收敛性。仿真结果表明,所提出的缓存数据流分发策略可以显着提高能源效率,同时对网络性能进行优化,而带禁忌空间的Q-learning算法可以显着减少计算时间,提高Ant-Q学习阶段的计算效率。4.能耗最低的边缘虚拟网络构建为了支持具有高资源利用率的异构无线网络中的多个设备和服务的无缝通信,网络虚拟化技术提供了灵活和可扩展的管理。本文研究了无线多跳边缘网络中虚拟网络构建问题,首先分析无线多跳蜂窝网络场景,并建立虚拟网络构建模型。之后将该问题转化为多商品流问题,提出了一种基于多商品流算法的最小成本流算法,即用最小的能耗开销相应虚拟网请求,最后采取拉格朗日松弛优化算法和次梯度算法来解决该问题。仿真结果表明,所提出的多商品流算法可以在无线多跳网络中带宽和节点发射功率有限的情况下提高虚拟网络请求的接受率,以此提高网络能效。
廖志文[9]（2020）在《企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究》文中提出基于IP传输网络的视频会议系统并不具有传统电信专网所提供的低延时、低抖动、带宽保障的优点,这主要是由于IP网络是基于无连接分组交换设计的,提供的是“尽力而为的”服务,很难保证视频会议的服务质量（Quality of Service,QoS）。但是,随着互联网和软件技术的发展,基于IP传输网络的视频会议系统具有易用性高、价格（包括终端价格和网络价格）合理等优点。基于这些优点,1080P甚至更高分辨率的视频会议系统迅速普及,多方会议需求强劲,特别是2020年上半年发生疫情以来,基于IP传输网络的视频会议系统已经成为很多行业的刚性需求。然而,和普通消费者不同,政府机关、金融领域等机构对视频业务的质量提出了较高的要求。由于互联网尚不具备提供服务质量保证能力,本文在企业级网络通信环境下,研究视频会议服务质量保证和不同会议场景的资源预留算法,致力于实现视频会议服务质量保证的同时提高网络资源利用率的目标。具体研究内容及相关成果如下:（1）研究面向企业级视频会议系统的服务质量保证过程,提出基于软件定义网络（Software Defined Networking,SDN）的企业级视频会议QoS保证系统（EVCSQoS-SDN）框架;从系统科学的角度,数学上分析了资源预留及部署的内部过程及连通性,形式化定义了资源预留及部署体系结构,为建立基于SDN控制器的资源预留与部署系统模型提供理论依据。（2）以资源预留与部署体系结构作为建模理论基础,建立基于SDN控制器的资源预留与部署系统模型,以便从中得出资源预留与部署所需的核心机制,为构造和验证资源预留算法提供所需的算法机制。（3）在多个大规模会议场景中,为会议提前预留带宽将导致未来可用带宽随时间呈细粒度变化,特别是同时出现大量会议申请时,时间开销将大幅度增长。已有时域资源管理方法（基于可变时间槽的资源管理方法和基于动态时间槽的资源管理方法）存在计算复杂度高而导致其扩展性差和网络资源利用率不足问题。为解决此问题,本文提出了一种新的时间管理方法:弹性时间槽方法。然后,结合资源的动态变化和弹性时间槽方法,提出了基于弹性时间槽的提前预留算法（ETARA）。实验结果证明,ETARA能获得和基于可变时间槽的资源管理方法相等的接收率,而执行时间比后者降低多达57倍;尽管ETARA的运行时间比基于动态时间槽的资源管理方法多一些,但其获得的接收率是后者的2倍。（4）对于多方会议,采用多播传输可以节约带宽。现实场景中,与会者可以中途进入视频会议,也可以中途离开会议。基于动态多播的提前预留支持与会者灵活进入会议、提前离开会议。对于按会议时长收费的视频会议来说,要求客户提供具体的进入、离开时间具有重要的意义。一方面,如果按相同的会议时长对会议成员收取费用,势必会增加客户的额外费用;另一方面,由于预留的资源并未使用,增加了其他会议申请的拥塞率,降低了资源利用率。本文首先构造了动态多播资源提前预留的最大成功数问题（MDMAR）,并证明了该问题是NP完全问题;然后,考虑数据流路径不变、路径可变两种机制,及接收端带宽需求异构特征,分别设计了ILP数学模型和启发式算法。由于ILP模型求解复杂度高、可扩展性差,本文分别在小型网络和大型校园网络对启发式算法的性能进行验证。实验结果表明,基于模拟退火的启发式算法能获得跟ILP模型近似的最优解,且比贪婪算法的接受率提高了10%。本文研究了网络资源可控环境下企业级视频会议服务质量保证系统及多种会议场景中的资源预留算法,实现视频会议系统服务质量保证同时提高网络资源利用率。在未来的工作中,将进一步深化服务质量保证和资源预留算法的研究,以适应更为复杂的视频会议应用场景,以及其他应用场景下的服务质量保证问题。
张建军[10]（2020）在《两级物流服务商参与的供应链系统最优决策及协调演化机制研究》文中指出随着我国电子商务的快速发展,众多零售企业优先通过线上渠道开展零售业务,而物流服务是影响线上渠道销售量和消费体验的重要因素。由于电子商务削弱了流通渠道的规模经济效应,导致B2C电商环境下物流需求的分散化和碎片化,这种“化整为零”的物流需求为B2C物流服务带来巨大挑战。因此,单个物流企业难以凭借自身有限的物流资源来应对,迫切需要具备较强资源整合能力的物流服务集成商（LSI）通过整合功能型物流服务提供商（FLSP）来更好满足零售商线上渠道的物流需求,由此形成了两级物流服务商（LSI和FLSP）参与的供应链系统。在两级物流服务商参与的供应链系统中,存在由制造商和零售商构成的产品供应链（PSC）,也存在由LSI与FLSP构成的物流服务供应链（LSSC）。鉴于整个供应链系统内企业之间业务联动及竞合关系的复杂性,因而如何实现其协调发展是一个值得研究的重要课题。两级物流服务商参与下整个供应链系统的协调发展面临诸多现实问题。首先,PSC与LSSC中的每个企业都是彼此独立的决策主体,均会采取个体利益最大化的决策,决策主体之间必然存在多方博弈与利益冲突;同时,相关研究表明,在这个复杂的供应链系统内也面临产品质量与物流服务质量控制的挑战和问题;此外,整个供应链系统也存在企业间合作关系不稳定、欠深入的问题,这将对供应链中各企业的利益、供应链系统的质量及其协调发展产生严重负面影响。因此,整个供应链系统存在围绕决策优化、利益协调、质量控制以及合作关系演化等方面的问题,制约了其长期稳定协调发展目标的实现。为系统解决上述问题,本文将两级物流服务商参与的整个供应链系统作为研究对象,针对其最优决策及协调演化机制进行系统研究,提出实现整个供应链系统协调发展的可行路径,具有重要的理论和现实意义。本文的研究工作与贡献具体体现在如下四个方面:（1）研究了两级物流服务商参与的单渠道供应链系统最优决策及利益协调,对比分析不同决策模式下的最优决策,明确了零售商的最优局部合作策略,分析价格外生性及相关敏感系数对供应链最优决策的影响。发现局部合作决策模式可在一定程度上实现供应链利益协调,PSC集中/LSSC集中决策是局部合作决策模式下的占优战略,均衡策略为双方采取Nash博弈。分散决策模式中,产品批发价格外生性可提高各决策主体的利润,而物流服务销售价格外生性降低LSI的利润;以上两个变量的外生性均可在一定程度上实现供应链利润结构优化。围绕分散决策模式的特点,设计收益共享与成本共担的混合契约,基于合作博弈理论设计两种利润分配满意度协调机制,发现基于平衡满意度的利益协调机制可实现不同决策主体利润分配满意度的相对均衡、而基于联盟满意度最大化的利益协调机制可在考虑各决策主体重要程度的同时实现联盟满意度的最大化。围绕PSC集中/LSSC集中决策模式的特点,设计了收益共享契约和过渡协调模型实现供应链利益协调。（2）围绕线上线下服务水平竞争以及消费者搭便车两种竞争情形,研究了两级物流服务商参与的双渠道供应链系统最优决策及利益协调。发现两种竞争情形下零售商的最优局部合作策略与单渠道供应链一致,PSC集中决策可提高线下综合体验服务水平、线上和线下产品需求量;而LSSC集中决策可提高物流服务水平和线上产品需求量,降低线下产品需求量。服务水平竞争下,线上、线下产品零售价格敏感系数的相对大小对FLSP的利润产生不一致的影响;搭便车下的决策优于服务水平竞争下的最优决策,且随搭便车程度的增大而减小。围绕分散决策模式的特点,设计跨越收益共享契约、二部制契约和基于三种讨价还价能力系数的改进剩余利润共享协调机制,发现基于Nash谈判模型讨价还价能力系数的改进剩余利润共享协调机制更具优势。围绕PSC集中/LSSC集中决策的特点,设计考虑风险态度及讨价还价能力的利益协调机制、收益共享契约和成本共担契约,发现成本共担契约可实现双渠道供应链系统利益协调,但无法实现单渠道供应链系统利益协调;而收益共享契约既可实现单渠道也可实现双渠道供应链系统利益协调。（3）研究了两级物流服务商参与的供应链系统质量激励机制。结合供应链质量的特殊性及不同供应链渠道的需求规模,既设计了单阶段的静态质量激励机制,也设计了多阶段的动态质量激励机制。在静态激励方面:重点设计了个体单独质量激励和个体单独激励与团队激励相结合的质量激励,同时分析了考虑代理企业质量收益以及互惠性偏好对质量激励的影响,发现零售商对制造商以及LSI的团队激励并未使得制造商与LSI提高质量努力水平,因此,零售商缺乏提供团队激励的积极性。在动态激励方面:重点设计了合同随时间动态变化的质量激励、基于演化博弈的奖惩结合质量激励、重复博弈的质量激励以及代理人-市场声誉模型。发现相比静态激励而言,动态激励可提高制造商、LSI的质量努力水平和零售商的期望收益;零售商可通过改变激励强度调节系数来激发声誉效应、弱化棘轮效应,从而平衡自身期望收益最大化与整个供应链系统质量努力水平最大化的目标。（4）围绕合作关系稳定性以及合作关系深入发展的内在机理等两个方面,深入研究了两级物流服务商参与的供应链系统内决策主体之间合作关系的演化机制;结合交易成本理论、组织间关系理论等创造性的提出了决策主体之间合作关系的演化路径。研究表明:决策主体之间利益分配的相对均衡更有利于各方形成长期稳定的合作伙伴关系;成员之间的活动量既可直接也可间接通过友谊信任程度来影响成员之间合作关系的紧密程度;两级物流服务商参与下供应链系统内部合作关系将经历由低级的“弱”合作关系、“点”合作关系、“线”合作关系、“面”合作关系,再到高级的“网”合作关系和“生态”合作关系的递进发展过程,其中“生态”合作关系更有利于实现两级物流服务商参与的供应链系统长期稳定协调发展目标。论文共有图78幅,表18个,参考文献287篇。
二、提高IP网络服务质量的策略（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、提高IP网络服务质量的策略（论文提纲范文）
（1）基于用户QoS需求与资源约束的业务生态系统编排研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容与创新点 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 SFC的标准化工作 |
| 2.2 SFC的相关定义 |
| 2.3 SFC面临的挑战 |
| 2.4 国内外研究现状 |
| 2.4.1 SFC编排问题的研究现状 |
| 2.4.2 业务服务系统模型的研究现状 |
| 2.4.3 SFC动态优化问题的研究现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于CPN进行业务生态系统的编排 |
| 3.1 SFC的构建 |
| 3.2 构建业务生态系统 |
| 3.2.1 SFC的 CPN建模方法 |
| 3.2.2 业务生态系统的构建 |
| 3.3 示例 |
| 3.3.1 建模过程 |
| 3.3.2 模型的执行 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 用户QoS与网络资源感知的服务功能链部署方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.1.1 部署模型 |
| 4.1.2 形式化描述 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 算法的考虑 |
| 4.2.2 算法描述 |
| 4.3 仿真实验及性能分析 |
| 4.3.1 仿真环境和参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 业务生态系统的编排研究 |
| 5.1 业务系统的数据模型 |
| 5.1.1 模型的设计 |
| 5.1.2 模型的实现 |
| 5.2 业务生态系统的部署方法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 网络模型 |
| 5.2.3 算法设计 |
| 5.3 实验及性能分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与下一步工作 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 发表论文 |
| 参加项目 |
| 致谢 |
（2）面向视频内容分发的信息中心网络缓存放置算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与成果 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 参考文献 |
| 第二章 视频内容分发及缓存放置算法研究综述 |
| 2.1 视频内容特征与分发技术概述 |
| 2.1.1 视频内容特征 |
| 2.1.2 传统视频内容分发技术 |
| 2.1.3 未来网络中的视频内容分发技术 |
| 2.2 ICN网络架构及关键技术 |
| 2.2.1 ICN网络架构与内容分发流程 |
| 2.2.2 ICN关键技术 |
| 2.3 ICN缓存放置算法研究综述 |
| 2.3.1 ICN缓存放置算法的分类 |
| 2.3.2 基于不同类型流行度的缓存放置算法 |
| 2.3.3 结合不同路由策略的缓存放置算法 |
| 2.3.4 利用不同拓扑特征的缓存放置算法 |
| 2.3.5 针对不同应用场景的缓存放置算法 |
| 2.4 视频内容缓存放置算法的设计依据与关键问题 |
| 2.4.1 面向短视频的缓存放置算法选择及设计依据 |
| 2.4.2 面向长视频的缓存放置算法选择及设计依据 |
| 2.4.3 缓存放置研究的关键问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于用户兴趣偏好的短视频内容缓存放置算法研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 网络模型 |
| 3.2.2 内容分类模型 |
| 3.2.3 用户兴趣偏好模型 |
| 3.3 基于用户兴趣偏好和局部流行度的沿路径缓存放置算法 |
| 3.3.1 兴趣匹配度获取 |
| 3.3.2 局部流行度获取 |
| 3.3.3 缓存放置算法设计 |
| 3.3.4 缓存阈值的自适应更新 |
| 3.4 仿真验证与性能分析 |
| 3.4.1 仿真环境设置与性能指标 |
| 3.4.2 异质用户请求分布生成机制 |
| 3.4.3 阈值自适应更新机制性能 |
| 3.4.4 不同缓存空间大小下的算法性能 |
| 3.4.5 不同流行度分布参数下的算法性能 |
| 3.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于就近路由的长视频内容协作缓存放置算法研究 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 网络模型 |
| 4.2.2 就近路由策略 |
| 4.3 基于全域就近路由策略的协作缓存放置算法 |
| 4.3.1 缓存放置优化问题 |
| 4.3.2 基于拍卖理论的副本数量分配算法 |
| 4.3.3 基于匹配理论的内容副本放置算法 |
| 4.3.4 算法复杂度与收敛性分析 |
| 4.3.5 缓存算法工作流程及包结构设计 |
| 4.4 仿真验证与性能分析 |
| 4.4.1 仿真环境设置与性能指标 |
| 4.4.2 副本放置算法的收敛性能 |
| 4.4.3 不同缓存网络规模下的算法性能 |
| 4.4.4 不同缓存空间大小下的算法性能 |
| 4.4.5 不同内容总数下的算法性能 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于流行度预测的长视频新生内容协作缓存放置算法研究 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 网络模型 |
| 5.2.2 缓存工作流程与就近路由策略 |
| 5.2.3 内容请求分布 |
| 5.3 基于流行度预测的协作缓存放置算法 |
| 5.3.1 面向新生内容的流行度预测算法 |
| 5.3.2 基于新生内容流行度预测的协作缓存放置算法 |
| 5.4 仿真验证与性能分析 |
| 5.4.1 仿真环境设置与性能指标 |
| 5.4.2 流行度预测算法的性能 |
| 5.4.3 缓存节点的负载 |
| 5.4.4 不同副本数量下的缓存算法性能 |
| 5.4.5 不同网络规模下的缓存算法性能 |
| 5.4.6 不同缓存空间大小下的缓存算法性能 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续研究展望 |
| 附录 缩略语中英文对照表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）面向IP+光协同网络的跨层资源灵活调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 基于资源池化的IP+光跨层网络的协同控制架构设计 |
| 1.3.2 基于资源池化的动态跨层网络资源分配机制 |
| 1.3.3 基于机器学习的光路预配置及延迟释放的网络自适应重配机制 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 基于资源池化的IP+光跨层网络协同管控机制 |
| 2.1 “IP+光”跨层协同网络总体架构 |
| 2.2 基于资源池化的跨层网络协同控制平台详细设计与实现 |
| 2.2.1 开源控制器RYU研究 |
| 2.2.2 弹性光网络研究 |
| 2.2.3 “IP+光”整体模块设计及工作流程 |
| 2.3 硬件实验平台搭建与验证 |
| 2.3.1 实验平台搭建 |
| 2.3.2 实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于资源池化的动态跨层网络资源分配机制 |
| 3.1 背景及相关工作 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 MS-SNA算法整体概述 |
| 3.2.2 MS-SNA算法模型建立 |
| 3.3 算法实现 |
| 3.4 实验仿真与分析 |
| 3.4.1 仿真条件 |
| 3.4.2 实验仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的跨层网络自适应主动调整机制 |
| 4.1 背景及相关工作 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 光资源延迟释放 |
| 4.1.3 基于深度学习的光路预配置 |
| 4.1.4 基于机器学习的光路预配置和延迟释放的网络自适应重配机制 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.3 算法实现 |
| 4.3.1 PNA-RA算法实例说明 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.4 实验仿真与分析 |
| 4.4.1 仿真条件 |
| 4.4.2 仿真结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 缩略语 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）基于强化学习的无线网络移动性管理技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 下一代无线通信网络简介 |
| 1.2.2 无线网络移动性管理 |
| 1.2.3 强化学习类算法在无线网络中的应用 |
| 1.2.4 现有研究工作的局限性 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.3.1 基于强化学习框架的超高密度蜂窝网络移动切换优化 |
| 1.3.2 低空异构网络中邻小区列表构造与优化 |
| 1.3.3 天地一体化网络中移动节点位置管理优化 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 理论与技术背景 |
| 2.1 无线通信网络中的移动性管理技术 |
| 2.1.1 无线通信网络移动性管理协议类型 |
| 2.1.2 切换管理与位置管理技术 |
| 2.1.3 移动性管理技术难点 |
| 2.2 强化学习算法 |
| 2.2.1 多臂赌博机模型 |
| 2.2.2 有限状态马尔科夫决策过程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于强化学习的超高密度网络移动切换优化方案 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 基于优化理论的移动性管理方案 |
| 3.1.2 基于切换协议的移动性管理方案 |
| 3.1.3 基于学习算法的移动性管理方案 |
| 3.2 系统模型及问题描述 |
| 3.2.1 地面蜂窝网中用户移动性接入场景 |
| 3.2.2 问题建模 |
| 3.3 基于强化学习的移动用户切换算法设计 |
| 3.3.1 基于3GPP协议的移动性管理方案 |
| 3.3.2 代价感知的级联Bandit算法 |
| 3.3.3 算法性能分析 |
| 3.4 性能评估 |
| 3.4.1 仿真环境设置 |
| 3.4.2 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低空异构网络邻小区列表优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统建模及问题描述 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 问题描述 |
| 4.3 基于Bandit理论的邻小区列表构造 |
| 4.3.1 低空网络下邻小区列表构造场景 |
| 4.3.2 基于代价感知邻小区列表构造算法 |
| 4.3.3 算法性能分析 |
| 4.4 算法性能评估 |
| 4.4.1 仿真环境设置 |
| 4.4.2 对比算法以及性能指标 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 天地一体化网络中移动用户位置管理优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 基于GEO/LEO卫星的网络区域划分 |
| 5.2.2 网络节点ID设计及网络地址映射机制 |
| 5.2.3 GUID-NA映射对解析查询机制 |
| 5.3 节点位置信息分配在线学习算法 |
| 5.3.1 系统模型 |
| 5.3.2 问题描述 |
| 5.3.3 基于稀疏UCB算法的节点位置信息分配方案 |
| 5.4 节点位置信息更新策略 |
| 5.4.1 问题描述 |
| 5.4.2 位置信息更新策略设计 |
| 5.5 性能评估 |
| 5.5.1 仿真环境设置 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 数学推导和理论证明 |
| A.1 定理3.3.1证明 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文 |
（5）互联网域内流量工程综述（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 传统IP网络中的流量工程问题 |
| 2.1 早期的流量工程方法 |
| 2.1.1 ARPANET中的自适应路由 |
| 2.1.2 基于To S的路由 |
| 2.1.3 覆盖网络 |
| 2.2 多路径路由 |
| 2.2.1 多路径路由概述 |
| 2.2.2 静态多路径路由方案 |
| 2.2.3 动态多路径路由方案 |
| 2.3 MPLS-TE |
| 2.3.1 M PLS简介 |
| 2.3.2 基于流量工程扩展的资源预留协议 |
| 2.3.3 基于路由受限标签分发协议 |
| 3 新型SDN网络中的流量工程问题 |
| 4 混合SDN网络中的节能问题 |
| 5 互联网域内流量工程比较 |
| 6 下一步研究方向 |
| 6.2 混合SDN网络中的流量工程 |
| 6.3 合理利用新技术 |
| 7 结束语 |
（6）中国铁路高速列车公众无线网络系统构建及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 公共交通领域无线网络服务现状研究 |
| 1.2.2 旅客需求服务现状 |
| 1.2.3 中国铁路科技开发研究现状 |
| 1.3 研究内容和组织结构 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 车地通信方案比选研究 |
| 2.1 车地通信技术方案 |
| 2.1.1 基于运营商公网的车地通信 |
| 2.1.2 基于卫星的车地通信 |
| 2.1.3 基于超宽带无线局域网(EUHT)的车地通信 |
| 2.2 车地通信方案比选方法研究 |
| 2.2.1 车地通信方案比选指标选取 |
| 2.2.2 确定评价指标权重 |
| 2.2.2.1 基于OWA算子主观赋权 |
| 2.2.2.2 基于差异驱动原理确定指标的客观权重 |
| 2.2.2.3 组合赋权 |
| 2.2.3 灰色关联评价分析 |
| 2.2.3.1 指标预处理确定决策矩阵 |
| 2.2.3.2 计算关联系数及关联度 |
| 2.3 车地通信方案比选算例分析 |
| 2.3.1 计算指标权重 |
| 2.3.2 灰色关联系数确定 |
| 2.3.2.1 选择参考序列 |
| 2.3.2.2 计算灰色关联度 |
| 2.3.2.3 方案比选分析评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 高速列车公众无线网络系统总体方案研究及系统建设 |
| 3.1 总体架构 |
| 3.2 网络架构 |
| 3.2.1 地面网络架构设计 |
| 3.2.2 车载局域网架构设计 |
| 3.3 网络安全防护 |
| 3.3.1 安全认证 |
| 3.3.2 安全检测与监控 |
| 3.4 运营平台建设 |
| 3.4.1 用户中心 |
| 3.4.2 内容服务 |
| 3.4.3 视频服务 |
| 3.4.4 游戏服务 |
| 3.4.5 广告管理 |
| 3.5 一体化综合云管平台 |
| 3.5.1 云管平台总体设计 |
| 3.5.2 功能设计及实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 高速列车公众无线网络服务质量测量与优化 |
| 4.1 公众无线网络服务质量测量分析 |
| 4.1.1 系统面临挑战 |
| 4.1.2 服务质量测量场景 |
| 4.1.3 服务质量分析 |
| 4.1.3.1 分析方法 |
| 4.1.3.2 用户行为分析 |
| 4.1.3.3 网络状态分析 |
| 4.2 QoE与 QoS指标映射模型分析 |
| 4.2.1 列车公众无线网络QoE与 QoS指标 |
| 4.2.1.1 无线网络QoS指标 |
| 4.2.1.2 无线网络QoE指标 |
| 4.2.2 QoE与 QoS映射模型 |
| 4.2.2.1 QoE与 QoS关系 |
| 4.2.2.2 通用映射模型 |
| 4.2.2.3 映射模型业务类型 |
| 4.2.3 系统架构 |
| 4.2.4 系统问题分析 |
| 4.2.4.1 开网业务的开网成功率问题 |
| 4.2.4.2 网页浏览延质差问题 |
| 4.2.4.3 即时通信的业务连接建立成功率问题 |
| 4.2.5 性能评估 |
| 4.3 高铁CDN流媒体智能调度算法研究 |
| 4.3.1 技术架构 |
| 4.3.2 缓存策略分析 |
| 4.3.3 算法设计 |
| 4.3.4 流媒体算法仿真结果 |
| 4.4 基于列车位置信息的接收波束成形技术对LTE下行信道的影响研究 |
| 4.4.1 模型建立 |
| 4.4.2 信道建模 |
| 4.4.3 试验模拟结果 |
| 4.5 本章小节 |
| 5 基于高速列车公众无线网络的智慧出行服务研究及实现 |
| 5.1 基础行程服务 |
| 5.1.1 售票服务 |
| 5.1.2 共享出行业务 |
| 5.1.4 特色车厢服务 |
| 5.1.5 广告 |
| 5.2 ToB业务 |
| 5.2.1 站车商业 |
| 5.2.2 站车广告管理平台 |
| 5.3 创新业务 |
| 5.3.1 高铁智屏 |
| 5.3.2 国铁商学院 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 融合5G技术的动车组公众无线网络升级优化研究 |
| 6.1 融合场景分析 |
| 6.1.1 动车组公众无线网络现状分析 |
| 6.1.2 5G在垂直领域成熟应用 |
| 6.2 融合组网需求分析 |
| 6.2.1 旅客追求高质量通信服务体验需求 |
| 6.2.2 铁路运营方提升运输生产组织效率需求 |
| 6.2.3 电信运营商需求 |
| 6.3 电磁干扰影响分析 |
| 6.3.1 环境分析 |
| 6.3.2 干扰分析 |
| 6.3.3 结论及建议 |
| 6.4 5G上车方案设计 |
| 6.4.1 技术方案可行性分析 |
| 6.4.2 融合架构设计 |
| 6.4.3 逻辑架构 |
| 6.4.4 网络架构 |
| 6.4.5 系统功能 |
| 6.4.6 系统建设内容 |
| 6.5 关键技术 |
| 6.5.1 本地分流技术 |
| 6.5.2 高速回传技术 |
| 6.5.3 时钟同步 |
| 6.5.4 5G语音回落4G(EPS Fallback) |
| 6.5.5 5G网络QoS机制 |
| 6.5.6 隧道技术 |
| 6.5.7 切片技术 |
| 6.6 融合5G技术的公众无线网络经营思路 |
| 6.6.1 业务架构 |
| 6.6.2 商业模式 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）软件定义骨干网段路由技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景概述 |
| 1.1.1 骨干网定义 |
| 1.1.2 骨干网特征及其与业务间的矛盾点 |
| 1.2 骨干网软件定义化进程 |
| 1.2.1 基于SRv6的软件定义技术特征 |
| 1.2.2 IPv6+技术分类概述 |
| 1.3 论文内容概述 |
| 1.3.1 论文面向的骨干网软件定义化问题 |
| 1.3.2 主要研究内容及创新点 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 与论文相关研究 |
| 2.1 源路由列表压缩机制与优化 |
| 2.2 主动性一对多技术与传输优化 |
| 2.2.1 IP组播增强 |
| 2.2.2 IP单播扩展 |
| 2.2.3 一对多传输优化 |
| 2.3 多维度服务质量保障 |
| 2.3.1 动态路由规划 |
| 2.3.2 动态队列配置 |
| 第三章 面向软件定义G-SRv6网络的双功能动态标记与优化方法 |
| 3.1 背景介绍 |
| 3.2 方案适用约束条件 |
| 3.2.1 非异构SRv6网络 |
| 3.2.2 软件定义系统 |
| 3.2.3 单一G-SRv6域 |
| 3.3 动态双标记机制 |
| 3.3.1 原理概述 |
| 3.3.2 概念定义 |
| 3.3.3 功能化模型 |
| 3.4 顺序节点对快照优化算法 |
| 3.4.1 定义与表示 |
| 3.4.2 算法流程 |
| 3.5 仿真测试与分析 |
| 3.5.1 仿真设定 |
| 3.5.2 SID列表压缩概率 |
| 3.5.3 已压缩SID列表压缩效率与压缩字长 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于SRv6的主动一对多传输技术 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.2 有状态源组播会话机制 |
| 4.2.1 方案设计概述 |
| 4.2.2 SRv6多目的地址增强 |
| 4.2.3 源组播业务发起 |
| 4.2.4 组成员操作与确认机制 |
| 4.3 无状态分播机制 |
| 4.3.1 方案设计概述 |
| 4.3.2 SRv6平行处理逻辑扩展 |
| 4.3.3 目的地址指示聚合传输 |
| 4.4 仿真测试与分析 |
| 4.4.1 源组播仿真测试 |
| 4.4.2 分播仿真测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 带宽-时延差异化的集中式队列QoS保障模型 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 基础功能 |
| 5.2.1 用户需求获取 |
| 5.2.2 网络状态获取 |
| 5.3 队列时延管理机制 |
| 5.4 综合参数路由算法 |
| 5.4.1 CPR参数 |
| 5.4.2 CPR算法流程 |
| 5.5 仿真测试与分析 |
| 5.5.1 原型系统与环境设定 |
| 5.5.2 QDMS解耦功能 |
| 5.5.3 CPR传输时延 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 章节5所包含算法 |
| 附录2 缩略语说明 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）软件定义无线异构网络中的能效优化问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 无线通信发展中的能效问题 |
| 1.1.2 无线异构网络 |
| 1.1.3 软件定义网络 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 软件定义无线异构网络架构分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 软件定义网络介绍 |
| 2.2.1 软件定义网络 |
| 2.2.2 Mininet网络仿真环境介绍 |
| 2.2.3 OpenFlow协议分析 |
| 2.2.4 FlowVisor介绍 |
| 2.3 面向能源异构性的软件定义无线网络架构和能效问题分析 |
| 2.3.1 网络架构基本构成 |
| 2.3.2 架构优势及能效问题分析 |
| 2.4 面向业务异构性的虚拟边缘网络架构和能效问题分析 |
| 2.4.1 智能虚拟边缘网络架构 |
| 2.4.2 架构优势及能效问题分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 能效优化的流表项管理策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作概述 |
| 3.2.1 可再生能源在无线网络中的利用 |
| 3.2.2 软件定义无线网络的节能效益 |
| 3.3 无线绿色中继异构网络和能耗模型 |
| 3.3.1 能量模型 |
| 3.3.2 软件定义绿色无线中继网络中可再生能源的稳定性分析 |
| 3.4 基于能源稳定性的动态流表项更新策略 |
| 3.4.1 问题分析 |
| 3.4.2 单绿色中继小区中的动态流表项更新策略 |
| 3.4.3 多中继协作蜂窝小区中的动态流表项更新策略 |
| 3.4.4 数值仿真和分析 |
| 3.5 基于长期能效优化的流表管理策略 |
| 3.5.1 长期能效问题建模 |
| 3.5.2 面向长期能效优化的流管理策略 |
| 3.5.3 数值仿真和分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 第四章 能效最优的Ant-Q缓存数据流分发策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作概述 |
| 4.2.1 节能移动边缘网络缓存 |
| 4.2.2 人工智能算法在网络管理中的应用 |
| 4.2.3 Ant-Q算法研究分析 |
| 4.3 系统模型 |
| 4.3.1 场景分析 |
| 4.3.2 网络模型 |
| 4.3.3 能量模型 |
| 4.4 问题分析与公式描述 |
| 4.4.1 问题分析 |
| 4.4.2 增强学习模型 |
| 4.5 基于Ant-Q的动态缓存策略 |
| 4.5.1 Ant-Q Learning算法 |
| 4.5.2 面向能效的动态边缘缓存分发策略 |
| 4.6 数值仿真 |
| 4.6.1 缓存策略性能 |
| 4.6.2 算法比较 |
| 4.7 本章总结 |
| 第五章 能耗最低的边缘虚拟网络构建策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关研究工作 |
| 5.3 移动网络虚拟化和虚拟网构建流程 |
| 5.3.1 移动网络虚拟化 |
| 5.3.2 面向资源优化的虚拟网络构建 |
| 5.4 移动虚拟网络系统模型 |
| 5.4.1 移动虚拟网络场景分析 |
| 5.4.2 虚拟资源模型 |
| 5.5 基于多商品流的虚拟网络构建 |
| 5.5.1 多商品流问题定义 |
| 5.5.2 虚拟网络构建问题分析 |
| 5.5.3 基于多商品流的虚拟网构建模型 |
| 5.5.4 多商品流问题求解 |
| 5.6 数值仿真和分析 |
| 5.6.1 仿真环境和参数设置 |
| 5.6.2 仿真结果和分析 |
| 5.7 本章总结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 附录一 缩略语列表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（9）企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 视频会议系统及其挑战 |
| 1.3.1 视频会议系统发展历程 |
| 1.3.2 视频会议系统框架研究 |
| 1.3.3 视频会议系统服务质量保证挑战 |
| 1.4 网络服务质量研究现状 |
| 1.4.1 IP网络服务质量的研究现状 |
| 1.4.2 软件定义服务质量的研究现状 |
| 1.4.3 资源预留研究现状 |
| 1.5 研究的关键问题及挑战 |
| 1.6 研究内容及组织架构 |
| 第二章 服务质量保证的资源预留与部署体系结构 |
| 2.1 服务质量保证框架 |
| 2.2 服务质量保证的资源预留与部署相关信息 |
| 2.2.1 外部输入信息 |
| 2.2.2 内部信息 |
| 2.2.3 输出外部信息 |
| 2.3 服务质量保证的资源预留与部署活动及其基本行为 |
| 2.3.1 解析活动的三种基本行为 |
| 2.3.2 决策活动的基本行为 |
| 2.3.3 接纳活动的基本行为 |
| 2.3.4 资源授权活动的基本行为 |
| 2.3.5 资源撤销活动的基本行为 |
| 2.3.6 登记活动的基本行为 |
| 2.3.7 部署活动的基本行为 |
| 2.4 服务质量保证的资源预留与部署系统构成 |
| 2.4.1 系统的结构层次性 |
| 2.4.2 系统的结构连通性 |
| 2.5 服务质量保证的资源预留与部署系统行为特性 |
| 2.5.1 资源预留与部署系统及其行为特性的数学证明 |
| 2.5.2 系统行为特性及其内部过程的语义 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 资源预留与部署的系统模型及其核心机制 |
| 3.1 系统模型 |
| 3.1.1 资源预留与部署下推机的符号约定和数学定义 |
| 3.1.2 资源预留与部署的状态空间 |
| 3.1.3 资源预留与部署下推机的状态转移图及转移函数 |
| 3.1.4 资源预留与部署下推机提供的算法机制 |
| 3.2 资源矩阵 |
| 3.3 资源解析机制 |
| 3.4 接纳控制机制 |
| 3.5 资源预留过程 |
| 3.5.1 无QoS保证的申请过程 |
| 3.5.2 静态提前预留申请过程 |
| 3.5.3 动态实时预留申请过程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于弹性时间槽的资源提前预留算法 |
| 4.1 相关工作 |
| 4.2 网络模型及问题描述 |
| 4.3 已有时间槽提前预留方法分析 |
| 4.3.1 资源利用率分析 |
| 4.3.2 计算复杂度分析 |
| 4.4 基于弹性时间槽的资源提前预留算法 |
| 4.4.1 算法思想 |
| 4.4.2 算法概述 |
| 4.4.3 算法举例 |
| 4.4.4 资源更新 |
| 4.4.5 算法设计 |
| 4.4.6 算法性能理论分析 |
| 4.5 实验验证 |
| 4.5.1 实验环境 |
| 4.5.2 不同网络负载的性能对比 |
| 4.5.3 不同可用带宽的性能对比 |
| 4.5.4 不同会议规模的性能对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 动态多播资源提前预留算法 |
| 5.1 相关工作 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 网络模型与问题描述 |
| 5.2.2 NP完全证明 |
| 5.3 算法概述 |
| 5.3.1 ILP模型概述 |
| 5.3.2 MDMAR启发式算法概述 |
| 5.4 ILP模型 |
| 5.5 MDMAR启发式算法 |
| 5.5.1 最小代价多播树 |
| 5.5.2 贪婪调度算法 |
| 5.5.3 模拟退火算法 |
| 5.6 实验验证 |
| 5.6.1 实验环境 |
| 5.6.2 启发式算法与ILP结果对比 |
| 5.6.3 大规模网络启发式算法结果对比 |
| 5.7 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）两级物流服务商参与的供应链系统最优决策及协调演化机制研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 供应链最优决策及利益协调的研究 |
| 1.2.2 产品服务供应链最优决策及利益协调的研究 |
| 1.2.3 双渠道供应链最优决策及利益协调的研究 |
| 1.2.4 供应链质量控制及激励机制的研究 |
| 1.2.5 产品供应链与物流服务供应链竞合关系及演化的研究 |
| 1.2.6 现有研究的评述 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线与论文结构 |
| 1.4 论文创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 概念界定与基础理论 |
| 2.1 重要概念辨析 |
| 2.1.1 产品供应链(PSC) |
| 2.1.2 物流服务供应链(LSSC) |
| 2.1.3 供应链系统 |
| 2.1.4 协调演化机制 |
| 2.2 相关基础理论 |
| 2.2.1 交易成本理论 |
| 2.2.2 组织间关系理论 |
| 2.2.3 博弈与演化博弈理论 |
| 2.2.4 委托代理理论 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 两级物流服务商参与的供应链系统及协调发展问题 |
| 3.1 两级物流服务商参与的供应链系统 |
| 3.1.1 两级物流服务商参与下供应链系统的产生 |
| 3.1.2 两级物流服务商参与的供应链系统及特点 |
| 3.2 两级物流服务商参与的供应链系统协调发展关键问题分析 |
| 3.2.1 协调发展的关键问题及内在逻辑关系 |
| 3.2.2 决策优化问题 |
| 3.2.3 利益协调问题 |
| 3.2.4 质量控制问题 |
| 3.2.5 合作关系演化问题 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 两级物流服务商参与的单渠道供应链系统最优决策及利益协调 |
| 4.1 模型构建及研究假设 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.1.3 研究假设 |
| 4.2 不同决策模式下供应链最优决策及对比分析 |
| 4.2.1 系统集中决策模式 |
| 4.2.2 PSC分散/LSSC分散决策模式 |
| 4.2.3 局部合作决策模式 |
| 4.2.4 不同决策模式下供应链最优决策对比分析 |
| 4.3 价格的外生性对供应链最优决策的影响分析 |
| 4.3.1 产品批发价格的外生性对供应链最优决策的影响分析 |
| 4.3.2 物流服务销售价格的外生性对供应链最优决策的影响分析 |
| 4.4 单渠道供应链系统的利益协调机制设计 |
| 4.4.1 PSC分散/LSSC分散决策模式利益协调机制 |
| 4.4.2 基于Nash博弈的PSC集中/LSSC集中决策模式利益协调机制 |
| 4.5 数值分析 |
| 4.5.1 不同决策模式下的最优决策及利润模拟分析 |
| 4.5.2 PSC集中/LSSC集中决策模式下不同权利结构最优决策对比 |
| 4.5.3 价格内生与外生对最优决策影响的对比分析 |
| 4.5.4 不同决策模式下的利益协调机制设计分析 |
| 4.5.5 敏感系数对利益协调机制设计的影响分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 两级物流服务商参与的双渠道供应链系统最优决策及利益协调 |
| 5.1 模型构建及研究假设 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 模型构建 |
| 5.1.3 研究假设 |
| 5.2 服务水平竞争情形下的最优决策分析 |
| 5.2.1 系统集中决策模式 |
| 5.2.2 PSC分散/LSSC分散决策模式 |
| 5.2.3 PSC分散/LSSC集中决策模式 |
| 5.2.4 PSC集中/LSSC分散决策模式 |
| 5.2.5 PSC集中/LSSC集中决策模式 |
| 5.2.6 零售商与LSSC合作决策模式 |
| 5.2.7 服务水平竞争情形下不同决策模式最优决策对比分析 |
| 5.3 消费者搭便车情形下的最优决策分析 |
| 5.3.1 系统集中决策模式 |
| 5.3.2 PSC分散/LSSC分散决策模式 |
| 5.3.3 PSC分散/LSSC集中决策模式 |
| 5.3.4 PSC集中/LSSC分散决策模式 |
| 5.3.5 PSC集中/LSSC集中决策模式 |
| 5.3.6 零售商与LSSC合作决策模式 |
| 5.3.7 消费者搭便车情形下不同决策模式最优决策对比分析 |
| 5.4 两种竞争情形下最优决策对比分析 |
| 5.4.1 系统集中决策模式中两种竞争情形最优决策对比分析 |
| 5.4.2 PSC集中/LSSC集中决策模式中两种竞争情形最优决策对比分析 |
| 5.4.3 分散决策模式中两种竞争情形最优决策对比分析 |
| 5.5 两种竞争情形下的利益协调机制设计 |
| 5.5.1 服务水平竞争情形下的利益协调机制设计 |
| 5.5.2 消费者搭便车情形下的利益协调机制设计 |
| 5.5.3 数值分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 两级物流服务商参与的供应链系统质量激励机制 |
| 6.1 概念模型与研究假设 |
| 6.1.1 概念模型 |
| 6.1.2 研究假设 |
| 6.2 单阶段静态博弈质量激励机制设计 |
| 6.2.1 个体单独激励下的质量激励契约 |
| 6.2.2 个体单独激励与团队激励相结合的质量激励契约 |
| 6.3 多阶段动态博弈质量激励机制设计 |
| 6.3.1 合同随时间动态变化的质量激励机制 |
| 6.3.2 基于演化博弈的奖惩结合质量激励模型 |
| 6.3.3 重复博弈的质量激励机制 |
| 6.3.4 代理人市场-声誉模型 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 两级物流服务商参与的供应链系统内部合作关系演化 |
| 7.1 两级物流服务商参与的供应链系统内部合作关系稳定性分析 |
| 7.1.1 PSC与 LSSC合作关系演化博弈模型 |
| 7.1.2 PSC与 LSSC合作关系稳定性分析 |
| 7.2 两级物流服务商参与的供应链系统内部合作关系深入发展机理 |
| 7.2.1 合作关系的Homans-Simon模型构建 |
| 7.2.2 合作关系深入发展的内在机理 |
| 7.3 两级物流服务商参与的供应链系统内部合作关系演化路径 |
| 7.3.1 PSC分散/LSSC分散的“弱”合作关系 |
| 7.3.2 PSC集中/LSSC集中的“点”合作关系 |
| 7.3.3 PSC集中/LSSC集中的“线”合作关系 |
| 7.3.4 PSC集中/LSSC集中的“面”合作关系 |
| 7.3.5 PSC集中/LSSC集中的“网”合作关系 |
| 7.3.6 PSC集中/LSSC集中的“生态”合作关系 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、提高IP网络服务质量的策略（论文参考文献）
- [1]基于用户QoS需求与资源约束的业务生态系统编排研究[D]. 崔雅君. 内蒙古大学, 2021(12)
- [2]面向视频内容分发的信息中心网络缓存放置算法研究[D]. 单思洋. 北京邮电大学, 2021
- [3]面向IP+光协同网络的跨层资源灵活调度研究[D]. 屈永瑶. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]基于强化学习的无线网络移动性管理技术研究[D]. 王超. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [5]互联网域内流量工程综述[J]. 耿海军,王威,王浩,罗舒婷,尹霞. 小型微型计算机系统, 2021(09)
- [6]中国铁路高速列车公众无线网络系统构建及关键技术研究[D]. 王忠峰. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [7]软件定义骨干网段路由技术研究[D]. 吴畏虹. 北京邮电大学, 2021
- [8]软件定义无线异构网络中的能效优化问题研究[D]. 李莉. 北京邮电大学, 2020
- [9]企业级视频会议服务质量保证系统资源预留技术研究[D]. 廖志文. 华南理工大学, 2020(05)
- [10]两级物流服务商参与的供应链系统最优决策及协调演化机制研究[D]. 张建军. 北京交通大学, 2020(03)