| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1. 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2. 研究意义 | 第10页 |
| 1.3. 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.4. 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5. 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 多信源网络编码的优化问题 | 第15-27页 |
| 2.1. 网络编码的原理概述 | 第15-16页 |
| 2.2. 多信源网络编码的设计方案 | 第16-19页 |
| 2.2.1. 网络模型和定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2. 线性网络编码和组合 | 第17-18页 |
| 2.2.3. 标量线性网络组合的可行性 | 第18-19页 |
| 2.3. 费用最优化问题的建模 | 第19-27页 |
| 2.3.1. 编码方案的参数假设 | 第19-20页 |
| 2.3.2. 编码方案下的优化问题建模 | 第20-22页 |
| 2.3.3. 基于线性网络组合的网络编码方案案例 | 第22-23页 |
| 2.3.4. 网络花费和复杂度分析 | 第23-24页 |
| 2.3.5. 离散-连续混合优化问题的分解建模 | 第24-27页 |
| 第三章 非线性优化问题的求解 | 第27-42页 |
| 3.1. 非线性优化问题的相关概念 | 第27-33页 |
| 3.1.1. 凸函数及极值最优性条件 | 第27-29页 |
| 3.1.2. 最优化问题的提及分类 | 第29-30页 |
| 3.1.3. 一维搜索问题及无约束规划问题 | 第30-33页 |
| 3.2. 有约束非线性最优化的解决方案 | 第33-42页 |
| 3.2.1. 有约束非线性最优化问题及其发展 | 第33页 |
| 3.2.2. 约束最优化问题的最优性条件 | 第33-34页 |
| 3.2.3. 最优化问题的对偶理论 | 第34-36页 |
| 3.2.4. 有约束问题的求解算法 | 第36-42页 |
| 第四章 非凸优化问题的求解与遗传算法 | 第42-49页 |
| 4.1. 非凸优化问题中凸优化的应用 | 第42-45页 |
| 4.1.1. 局部优化中初值的选取 | 第42页 |
| 4.1.2. 凸优化问题中的非凸启发式算法 | 第42-43页 |
| 4.1.3. 全局优化的界 | 第43页 |
| 4.1.4. 序列凸规划算法(SCP) | 第43-45页 |
| 4.2. 基于遗传算法求解非凸优化 | 第45-49页 |
| 4.2.1. 遗传算法概述 | 第45-46页 |
| 4.2.2. 遗传算法的核心思想与算法流程 | 第46-49页 |
| 第五章 多信源网络编码非凸优化问题的求解 | 第49-58页 |
| 5.1. 关于多信源网络编码问题的凸规划算法设计 | 第49-51页 |
| 5.2. 基于遗传算法的多信源网络编码优化算法设计 | 第51-52页 |
| 5.3. 多信源网络编码优化问题的对偶 | 第52-53页 |
| 5.4. 多信源网络编码优化问题的数值分析 | 第53-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |