【摘 要】
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传统网络传输的过程中,节点只能对信息进行存储和转发,功能较为简单,网络一般不能达到最大组播速率。网络编码技术的思想就是可以对节点得到的信息进行编码(对信息进行运算等
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传统网络传输的过程中,节点只能对信息进行存储和转发,功能较为简单,网络一般不能达到最大组播速率。网络编码技术的思想就是可以对节点得到的信息进行编码(对信息进行运算等相关操作),从而可以达到网络的最大组播速率。伴随着网络编码的许多优点(达到最大组播速率,提高网络的鲁棒性等),其也会带给一定的问题,例如：CPU计算量增加,电脑缓存占用增加的相关问题。为了降低开销,Kim等人提出了应用简单遗传算法解决网络编码优化问题(应用尽可能少的节点进行编码,使网络组播速率达到最大值),实验证明应用简单遗传算法解决该NP-hard问题明显优于其他方法,然而随着节点的增多,找到最少编码点的时间剧增且解的质量下降。本文对简单遗传算法解决网络编码链路优化问题进行了改进,首先使用图分解法构建了网络编码链路优化模型,然后提出了具有记忆功能的遗传算法(MG A, Genetic Algorithm with Memory)。其中MGA算法在简单遗传算法的基础上引入了正交叉算子,可信度,邻域,全编码向量等策略得到的。仿真结果表明MGA算法在网络编码链路优化模型中得到最优解(即网络编码方案中需要的编码节点数量)的速度更快,解的质量更高(所需的编码点较少)从而能够体现出改进之后得到的MGA算法在网络编码链路优化中的应用更具有优势。
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