基于一般网络的线性网络编码问题的最优化研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14页 |
| 1.4 文章的结构 | 第14-16页 |
| 第二章 有关于基础知识的介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 所研究的网络模型 | 第16页 |
| 2.2 有关于网络编码的介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.1 网络编码 | 第16-17页 |
| 2.2.2 线性网络编码 | 第17页 |
| 2.3 遗传算法的介绍 | 第17-18页 |
| 2.4 图分解方法 | 第18-20页 |
| 2.5 蚁群算法 | 第20-22页 |
| 第三章 网络编码的优化问题 | 第22-30页 |
| 3.1 链路优化问题 | 第22-23页 |
| 3.1.1 链路优化的问题描述 | 第22-23页 |
| 3.1.2 对上述链路优化问题的算法研究 | 第23页 |
| 3.2 改进的问题以及对应的求解算法 | 第23-30页 |
| 3.2.1 基于遗传算法的多目标的权衡问题 | 第24-26页 |
| 3.2.2 基于蚁群算法的权衡问题 | 第26-30页 |
| 第四章 蚁群算法在链路优化中的应用 | 第30-36页 |
| 4.1 多源网络的模型的定义 | 第30页 |
| 4.2 网络中所包含的定义 | 第30-31页 |
| 4.3 新网络中对应的资源消耗 | 第31页 |
| 4.4 适应度函数的定义 | 第31页 |
| 4.5 算法设计 | 第31-36页 |
| 4.5.1 蚁群算法两个新的改进的机制 | 第32页 |
| 4.5.2 提出的蚁群算法 | 第32-33页 |
| 4.5.3 图分解函数的设计 | 第33-36页 |
| 第五章 仿真实验 | 第36-42页 |
| 5.1 对于蝴蝶图的分析 | 第36页 |
| 5.2 对于多源网络的仿真及表现结果 | 第36-42页 |
| 第六章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 6.1 工作内容 | 第42页 |
| 6.2 网络编码研究方向展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第50页 |
