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基于遗传算法的网络编码优化被引量：36: 2009年; 在前人优化研究方法的基础上,结合网络编码优化问题自身的特点提出了新的解决方案.首先是算法的预处理部分:1)给出了统一的方法由不同的资源描述函数生成遗传算法所必须的适应值函数,使得各种不同的网络编码资源优化问题都能利用同样的遗传算法模型;2)通过检验有多条输入链路的输出链路进一步缩小优化算法的搜索范围.其次,针对网络编码资源优化问题随机解几乎不能让所有接收者都达到组播速率的特点,在一般的遗传算法中加入以下新的处理:1)在初始化阶段使用更为精细的算法产生更高质量的初始成员.2)在遗传算法每次循环开始时额外调用初始成员生成算法,加入一定数量的新成员,从而避免了局部性问题.3)对于不能达到最大组播速率的网络编码方案,基于各个接收者各自的接收速率确定更为合适的适应值而不是统一设为-1,从而使这些方案也能参与算法的进一步处理而不是完全被淘汰.模拟实验结果显示,新的优化算法不仅运行得更快,而且输出的网络编码方案所消耗的资源也更少.; 邓亮赵进王新; 关键词：组播网络编码遗传算法

网络编码优化研究: 网络编码是一种新颖的网络传输技术。与传统网络中中间节点只能转发接收到的数据不同,应用这一技术,网络的中间节点可以将接收到的数据进行编码并发送编码后的数据;相应的,在必要时通过解码运算恢复出原始数据。应用网络编码能够更充分...; 邓亮; 关键词：网络编码遗传算法数据模型; 文献传递

网络编码下的编码开销-链路开销联合优化被引量：4: 2010年; 网络编码是一种新的网络传输技术,能够充分利用网络的理论组播速率上限.讨论了在网络编码下综合考虑编码开销和网络链路开销的网络总开销优化问题,将由网络编码引起的编码开销同样纳入优化问题的考虑范围.给出了2种各有优劣的网络信息流模型描述这一问题,并在不同模型下定义了2种开销的一般形式.由于这一优化问题属于NP难问题,目前一般采用启发式算法获得近似的优化解.随后的实验中,在不同规模的拓扑下对比了基于2种不同信息流模型的启发式算法的性能.由于考虑了编码开销使得联合优化问题远比链路开销优化问题复杂,模拟实验显示,只有当编码开销与链路开销价值系数之比达到1000以上时,才能获得比单纯链路优化更小的总开销.在提出基于遗传算法的方案之前,还简单地讨论了联合优化问题的复杂度.; 邓亮赵进王新; 关键词：网络编码遗传算法网络信息流

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邓亮