基于遗传粒子群算法的网络编码链路优化研究

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随着网络在人们的生活中所处的位置越来越重要,人们对于网络性能、传输速率、安全性的要求也越来越高。为了提高网络的传输速率和网络吞吐量,网络编码的概念应运而生,网络编码的主要思想是在网络中的节点,对输入的信息不仅进行转发操作,而且将输入的信息进行编码后再传输给目的节点,从而使网络可以达到理论上的最大组播速率,改善网络性能,另外网络编码在增强网络鲁棒性、安全性等方面都有很重要的作用。在网络中,即使使用网络编码,也不需要所有的节点都进行网络编码,例如只有一个输入链路的节点就不需要进行网络编码,并且网络编码增加了节点的编解码操作,增加了网络的开销。所以进行网络编码链路优化,也就是确定网络中尽可能少的使用网络编码的节点或边,对减少网络中计算的复杂度、节省网络开销具有极其重要的意义。本文详细分析了网络编码链路优化问题的研究现状,介绍了链路优化问题的提出和发展过程,并对目前解决链路优化问题的算法进行了深入研究,分析了相关算法的具体算法思想以及不足,并在此基础上进行了改进,从而为设计新的改进算法奠定了基础。遗传算法和粒子群算法都被应用在解决组合优化问题等方面,本文对于遗传算法和粒子群算法进行了深入的研究,将遗传算法与基于离散空间的离散粒子群算法进行结合,提出了遗传粒子群算法,并将遗传粒子群算法应用于解决网络编码链路优化问题,通过仿真实验,验证了算法的可行性,并得出遗传粒子群算法对于解决网络编码优化问题比遗传算法的收敛速度更快,搜索到的全局最优解更好。
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