【摘 要】
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在构建一棵满足可达组播速率的组播树过程中,尽可能地减少网络编码操作次数能降低网络的整体代价。针对网络编码组播中的编码资源优化问题提出一种基于汉明距离的自适应量子
【机 构】
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北京邮电大学信息光子学与光通信教育部重点实验室
【基金项目】
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高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（200800130001）
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在构建一棵满足可达组播速率的组播树过程中,尽可能地减少网络编码操作次数能降低网络的整体代价。针对网络编码组播中的编码资源优化问题提出一种基于汉明距离的自适应量子衍生进化算法。该算法充分考虑到种群个体间的差异性,为每个个体自适应地分配一个适合于自身进化的角步长,通过这种动态的角步长旋转机制进行种群的更新。将所提算法与基本量子衍生进化算法和基于适应度的自适应量子衍生进化算法进行比较分析,通过对不同的拓扑仿真进行性能评估。结果表明,基于汉明距离的自适应量子衍生进化算法在收敛速度、全局优化效果等方面均明显优于其他
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