生活在一个由各种网络构成的社会中，生活中的方方面面均离不开网络，各种网络组成了现代社会这个复杂的网络系统。如何优化这个复杂的网络，如何提升网络链路中的信息的传输性能已成为科学与社会研究的重要课题。网络编码的出现正解决了这一难题。网络编码建立在一个简单而广泛的概念基础上:在信息交换网络中，中间节点对其收到的多个信息不仅是简单的转发，而是进行编码处理后再进行转发操作。网络编码的应用在许多方面具有巨大的潜在优势，包括带宽利用率、网络吞吐量、无线网络节点的能量消耗以及网络负载均衡等。虽然网络编码优势明显，但也存在一些缺点，比如中间节点因为编码而产生的消耗，增大了网络的计算复杂性。因此网络编码链路优化问题在理论研究和经济应用方面都有及其重要的研究价值。　　本文全面的总结和分析了网络编码的相关知识与网络编码链路优化问题，同时分析了现有算法的优势与不足，提出了基于变异机制的粒子群优化算法，并将算法用于解决网络编码链路优化问题。该算法将粒子群算法与遗传算法的优势结合，进行优势互补，其中布尔型离散粒子群优化算法更适合解决网络编码中的优化问题，而变异机制是保持种群多样性的重要途径。　　同时，本文在基于对网络编码边的优化的基础上，建立了同时考虑传输费用消耗与编码操作消耗的网络编码的多目标优化模型，并采用多目标进化算法解决网络编码中的多目标优化问题。仿真实验表明，基于变异机制的布尔型粒子群优化算法相比于传统的算法在解决网络编码链路优化问题中具有更好的性能。