线性网络编码的导出与扩展

针对单源组播网络,通过对线性网络编码的内在机理进行分析,提出了不同组播率下编码方案之间的导出与扩展技术:任意一个编码方案可以由某些较高组播率下的编码方案导出,同时可以由某些较低组播率下的编码方案扩展而成.研究了具有导出与扩展关系的两个编码方案下全局编码向量间的相互联系,结合随机网络编码方法,导出了几个重要的性质.这些性质有助于有效地运用线性网络编码技术实现单源组播连接,具有一定的应用价值.列出了几个方面的应用,着重讨论了在动态环境下如何提高单源组播连接的吞吐率问题,在宿点具有至源点反馈路径的前提下,提出了一种基于重传与变组播率的随机网络编码方法.与随机网络编码方法相比,该方法能够提高网络的吞吐率.对列出的应用进行了仿真实验,结果验证了理论分析的结论.

嵌入用户偏爱区域的多目标优化算法

针对已有的多目标优化方法在实际应用中存在的问题,给出了基于用户偏爱区域的多目标优化算法.它只求出与用户偏爱区域相关的部分Pareto最优集,从而减少了解的数量,加快了收敛速度.算法运用了精英非受控排序策略,并以个体与用户偏爱区域的距离作为影响适应值的一个因素,运用排挤策略实现解在Pareto边界分布的均匀性.仿真结果表明算法有效.

网络拓扑未知环境下确定性网络编码数据传输

针对网络拓扑未知且宿点具有至源点的反馈路径的单源组播问题,提出了确定性网络编码数据传输的编码构造方法.把组播连接过程分为试播与数据传输两个阶段,在试播阶段,源点作为中心控制节点,采用随机线性网络编码策略反复组播试验包至网络,宿点反馈信息至源点,分别测试出组播容量和各信道的编码向量.在数据传输阶段,利用试播阶段获得的参数,采用确定性网络编码数据传输策略传输数据.理论分析表明了方法的可行性,仿真测试结果表明了方法的有效性.

线性网络编码运算代价的估算与分析

对伽罗华域代数运算的时间复杂度进行了精确分析,在此基础上,对线性网络编码的工作机理进行了剖析,针对单源多播连接,以运算延迟衡量运算代价,在确定网络编码数据传输方式与随机网络编码数据传输方式下,分别建立了估算运算代价的数学模型,揭示了运算代价与环境参数(多播率、有限域的阶以及数据块长度)之间的关系,并对影响运算代价的关键因素进行了理论分析。分析结果表明,合理地选择环境参数可以减少运算代价。数值计算与仿真测试结果表明了提出模型的正确性,并验证了理论分析的结论。

多源组播连接的线性网络编码构造

针对多源组播连接问题,给出运用线性网络编码技术进行数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法.把多源组播网络划分成多个子图,每一个子图是一个单源组播网络;为了使网络的吞吐率达到最大,本文把划分子图问题转化为一个组合优化问题,并给出基于遗传算法的求解方法;然后利用实现单源组播连接的线性网络编码技术,对每一个单源组播网络进行编码构造.仿真测试结果表明,提出的方法是可行的,能够实现多源组播连接的线性网络编码构造.

多源多宿组播网络线性网络编码的优化构造

针对多个源点需要同时组播数据至所有宿点的多源多宿组播网络,给出了采用线性网络编码实现数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法。通过添加一个虚拟源点以及该虚拟源点至所有源点的虚拟链路,形成了一个含有约束条件的单源组播问题,借助于这个单源组播问题,建立了求各源点组播率的数学模型,该模型是一个组合优化问题——背包问题,并给出了基于遗传算法的实施方法。然后运用实现单源组播连接的线性网络编码构造技术确定各信道的编码矢量。理论分析和仿真测试结果表明,本文提出的方法是可行的。

多源多宿组播网络编码的可达信息率区域

为了解决多源多宿组播网络编码问题,提出了计算可达信息率区域的算法和构造线性网络编码的方法。在已有研究的基础上,把多源多宿组播网络编码问题转化为一个含有约束的单源组播网络编码问题,通过理论分析与推导,找出了各源点组播率之间的相互约束关系,进而构造了一个多目标优化模型来表征可达信息率区域的边界,提出了两种求解该多目标优化问题的方法:枚举法和基于遗传算法的多目标优化算法。从求出的Pareto边界可以导出可达信息率区域。选定了各源点的组播率后,通过求解含有约束的单源组播网络编码问题便可以构造出线性网络编码方案。仿真测试结果表明提出的方法可以求出可达信息率区域的整数点边界,并能构造线性网络编码方案。

随机线性网络编码的一种差错控制方法

针对随机线性网络编码,提出点-点检错和端-端重传相结合的差错控制方法.借助于随机线性网络编码的鲁棒性,对信道的突发性错误和随机错误,采用三维奇偶校验码进行检错,让有错的数据包不参与编码;当宿点不能解出源点播出的信息时,通过反馈重传策略让源点重传信息.理论分析和仿真测试结果表明,在伽罗华域较大且数据包较长时,提出的方法能以较大的概率消除信道的传输错误,并解决了全局编码向量出错的问题,且以较低的重传率实现宿点完整地接收源点的信息.

基于进化计算的多目标鲁棒优化方法

工程应用中求解多目标优化问题时,所求的解既要具有较高的质量,又要满足指定的鲁棒性要求。对已有的多目标优化解的鲁棒性度量方法进行了分析,基于用户提出的严格鲁棒性要求,给出了一种严格鲁棒性度量方法并建立了求多目标鲁棒Pareto最优解的数学模型。模型归结为一个嵌套的双重优化过程,外层优化过程用于搜索高质量的解,内层优化过程用于测量候选解的鲁棒性度量指标。以进化计算作为搜索引擎,给出了实施模型的算法,仿真结果表明了方法是有效的。

最优线性网络编码的分布式构造方法

针对单源组播网络,在合理的假设条件下,提出了最优线性网络编码(在吞吐率最大的前提下编码代价最小)的分布式构造方法。首先对线性网络编码的机理进行分析,得出了不同组播率下编码方案间的内在联系,导出了一个在线测试组播容量的策略;提出的方法以遗传算法为搜索引擎,结合随机线性网络编码,嵌入了在线测试组播容量的策略。通过合理地设计编码系数的生成规则和进化策略,在获得最大吞吐率前提下达到最小编码信道数的同时,构造出相应的编码方案,且编码系数保存在各节点中,从而可以采用确定性网络编码数据传输策略传输数据。仿真结果表明提出的方法是有效的。

基于网络编码的组播率与编码节点数的平衡

为探究单源组播网络编码的组播率与最少编码节点数之间的关系,利用线性网络编码的导出与扩展技术,对两者间的关系进行了理论分析和推导,得出了"最少编码节点数随组播率单调递增"的结论。构造了一个多目标优化模型用于精确地描述两者间的数量关系。为求解这个多目标优化模型,设计出能搜索所有可行编码方案的策略。运用该策略,并结合NSGA-II,提出了求解该模型的算法。在需要兼顾两者平衡的情况下,模型的解为确定编码方案提供了选择依据。所提算法不仅能搜索出整个Pareto集,而且能在指定可行组播率区域的前提下,以较小的运算代价得出相应的部分Pareto集。仿真结果验证了理论分析的结论,表明了所提算法的可行性和有效性。

基于分级网络编码的一种数据传输方法

为了降低中间节点在编码计算时需要的有限域的阶,提出了分级网络编码数据传输方法。针对主干网-子网结构的单源组播网络,在连接子网的节点处进行解码,并以该节点为源点,把解码得出的信息采用网络编码数据传输方式组播至子网。理论分析与仿真测试结果表明:与单级网络编码方法相比,该方法可以降低有限域的阶,进而减少网络编码的运算延迟,并能充分地利用网络的带宽。

基于遗传算法的排课算法

本文把排课问题转化为一个组合优化问题,在此基础上以罚函数的方法建立数学模型,并给出了基于遗传算法的解法,提出“动态罚值权定标方法”和“分块遗传策略”.

开放性实验室建设的探索与思考

实验教学是工程技术类高校培养方案的一个重要教学环节,是培养学生创新实践能力的必要手段,实验教学方法的改革是目前高校面临的一个重要课题。在剖析了传统实验教学模式存在的问题的基础上,给出了开放性实验室的功能定位,论述了开放性实验室建设的重要意义,指出了建设开放性实验室需要着重解决的问题和解决的措施。

应用型人才培养目标下的实验教学模式研究

实验教学是培养学生创新实践能力的必要手段,实验教学的改革是目前高校面临的一个重要课题。以构建主义的教学理论为指导,对基于应用型人才培养目标的实验教学模式进行了研究与探索,提出了分层次的实验教学模式,划分实验为基础性实验、提高性实验、研究和创新性实验三个层次。并为建设相应的实验教学平台提出了具体的措施。

软件工程课程教学改革与实践探索

基于软件工程课程的特点,分析了目前教学过程中存在的问题,提出了两阶段教学法:理论讲授阶段以案例分析教学法,通过分析和演示案例,讲述软件工程的过程、理论与方法;在学生实践阶段采用任务驱动教学法,学生通过完成软件项目来巩固理论知识,并锻炼实践能力。实践表明,改进的教学方法能充分调动学生的学习自主性,提高学生的学习兴趣,改善教学效果。

遗传算法的进化策略的改进

遗传算法一般采用逐代进化的策略 ,这种进化方式容易导致早熟现象 ,提出了“世纪进化”和“用户终止进化”策略 ,在一定的程度下可以提高遗传算法的求解效率。

基于双群体进化规划的动态优化算法

动态优化问题的优化环境随时间变化导致了最优解随时间移动。为了有效地跟踪最优解,提出了一个基于双群体进化规划的动态优化算法。局部搜索群体运用高斯变异算子,并接受已有信息;全局搜索群体运用柯西变异算子,与已有信息隔离并传送较优个体至局部搜索群体。在进化过程中,它们的群体规模动态地变化。算法有效地利用了已有信息,实现了全局搜索与局部搜索的分离,适合于求解环境变化方式未知的动态优化问题。对三个动态优化模型进行了测试,并与随机初始化群体法进行了比较,仿真结果表明了提出的算法是有效的。

一类组合优化问题的混合进化算法

针对问题空间为全排列集合的一类组合优化问题,提出了一种混合进化算法。在自然进位制编码的基础上,算法采用了遗传算法的单点交叉算子和进化规划的高斯扰动算子,并运用了精英保留策略;算法实现时采用逐位运算法实现大数值运算,避免了运算溢出,减少了运算量。分析和模拟计算结果表明,新算法具有可行性、有效性和通用性。

程序设计中提高计算精度的方法

给出了程序设计中提高计算精度的有效途径及其在 C语言中的具体实现方法。运用此法计算 e的近似值 ,有效数字达到了