【摘 要】
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针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷，提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先，采用Sobol序列初始化AOA种群，增加初始个体的多样性，为算法全局寻优奠定基础；然后，重构数学优化器加速函数(MOA)，权衡全局搜索与局部开发过程的比重；最后，利用混沌精英突变策略，改善算法过于依赖当前最优解的问题，增强算法跳出局部极值的能力。选用12个
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针对算术优化算法(AOA)在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷，提出一种多策略集成的算术优化算法(MFAOA)。首先，采用Sobol序列初始化AOA种群，增加初始个体的多样性，为算法全局寻优奠定基础；然后，重构数学优化器加速函数(MOA)，权衡全局搜索与局部开发过程的比重；最后，利用混沌精英突变策略，改善算法过于依赖当前最优解的问题，增强算法跳出局部极值的能力。选用12个基准函数和部分CEC2014测试函数进行实验仿真，结果表明MFAOA在求解精度和收敛速度上均有明显的提升
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针对基于HTTP的动态自适应流(DASH)码率自适应算法未能充分利用视频缓存以及平均码率偏低的问题，提出一种DASH标准的基于缓存补偿的码率切换(BSBC)算法。首先，根据最近下载分片的下载速率分析带宽波动程度并得到预估带宽；其次，依据预估带宽和当前码率等级在缓存区设置动态上切阈值和动态下切阈值，利用动态上切阈值控制码率向上切换，消耗缓存时长，利用动态下切阈值控制码率向下逐级切换，累积缓存时长，在
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