【摘 要】
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随着互联网的蓬勃发展,延迟要求高、维持时间长和信息量巨大的应用层出不穷,组播通信技术是支撑这类应用的最佳通信手段。网络编码作为一种新的数据传输技术,能有效提升组播网络的性能及安全性,受到广泛关注。但是,网络编码中编解码的操作导致了网络资源的额外消耗以及网络运算复杂度的加剧。本文围绕基于遗传算法的组播网络编码优化进行了研究。本文分析了组播网络编码优化问题,确定了以最小化编码节点为优化目标及优化的数学
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随着互联网的蓬勃发展,延迟要求高、维持时间长和信息量巨大的应用层出不穷,组播通信技术是支撑这类应用的最佳通信手段。网络编码作为一种新的数据传输技术,能有效提升组播网络的性能及安全性,受到广泛关注。但是,网络编码中编解码的操作导致了网络资源的额外消耗以及网络运算复杂度的加剧。本文围绕基于遗传算法的组播网络编码优化进行了研究。本文分析了组播网络编码优化问题,确定了以最小化编码节点为优化目标及优化的数学模型。针对现有的SGA（Standard Genetic Algorithm）在求解网络编码优化问题上存在的缺陷,提出了一种基于IA-GA（Improved Adaptive Genetic Algorithm）的组播网络编码优化方案。该方案一方面对初始网络拓扑进行了预处理,过滤掉冗余的链路与节点,提高算法的求解效率。另一方面对SGA进行了四点改进,一是优化了初始种群的生成策略,保证了初始种群的质量;二是采用自适应交叉和变异概率,减少无效的遗传操作,加快算法的收敛速度;三是采用混合选择机制,将轮盘赌策略和锦标赛策略相结合,兼顾了遗传种群的质量和多样性;四是设计新的适应度函数,一定概率上接收劣解,保证了种群的多样性。为了突破遗传算法自身的局限性,进一步提升优化性能,本文在IA-GA方案的基础上,引入小生境技术和禁忌搜索算法,提出了一种基于IAHGA（Improved Adaptive Hybrid Genetic Algorithm）的网络编码优化方案。小生境技术的引进可以大大提升遗传种群的多样性,避免局部性问题;禁忌搜索算法的引入可以弥补遗传算法的局部搜索能力低下的缺陷,加快收敛速度。本文所提方案均在多组网络拓扑上进行了对比实验,实验结果证明了IA-GA方案和IAH-GA方案在收敛速度、有效性及运行效率均优于现有的SGA算法方案,并且IAH-GA方案相比IA-GA方案在求解组播网络编码优化上更具优势。
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