Abstrakt. I nätverkskodningsbaserad multicast förväntas kodningsverksamheten minimeras eftersom den inte bara medför extra beräkningskostnader vid motsvarande noder i nätverket utan också ökar fördröjningen av dataöverföringen. Å andra sidan måste man särskilt ta hänsyn till förseningsbegränsningar när det gäller känsliga ansökningar, t.ex. Videokonferenser. I detta dokument studerar vi problemet med att minimera mängden kodningsåtgärder som krävs samtidigt som vi möter den end-to-end fördröjningen i nätverkskodningsbaserad multicast. En populationsbaserad inkrementell inlärningsalgoritm (PBIL) utvecklas, där en grupp av bäst hittills individer, snarare än en enda, upprätthålls och används för att uppdatera sannolikhetsvektorn, vilket förbättrar den globala sökförmågan hos algoritmen. Simuleringsresultat visar effektiviteten hos vår PBIL. Nyckelord: multicast; nätverkskodning; populationsbaserad inkrementell inlärning Nätverkskodning har fått en allt större forskningsintresse sedan 2000 [1]. I stället för att helt enkelt kopiera och vidarebefordra datapaket på nätverkslagret, tillåter nätverkskodning någon mellanliggande nod, om nödvändigt, att utföra matematiska operationer för att reombinera datapaket som mottagits från olika inkommande länkar. Genom att göra det, den maximerade multicast genomströmning erhålls alltid [2]. I de flesta av de tidigare forskningarna om nätkodning utförs kodning vid alla möjliga kodningsnoder utan att det rör sig om frågor som tagits upp i verkliga tillämpningar. En sådan fråga är att, för att få en förväntad multicast genomströmning, kodning kan endast vara nödvändigt vid en delmängd av kodning möjliga noder [3, 4, 5]. Eftersom de konsumerar offentliga medel, t.ex. Buffert- och beräkningsresurser, kodningsverksamhet bör minimeras för att lämna mer offentliga resurser för andra nätverkstillämpningar. En annan fråga i realtidstillämpningar är att överföringsförseningar, särskilt när det gäller fördröjningskänsliga applikationer, t.ex. Videokonferenser och distribuerat spel bör begränsas. Det är därför viktigt att minimera kodningsverksamheten och samtidigt uppfylla kravet på end-to-end-fördröjning. Ett sådant problem har dock inte uppmärksammat forskningen tillräckligt. Ett antal algoritmer har föreslagits för att minimera kodningsresurser, dock utan att det påverkar fördröjningen. I [6] och [7], ursprungliga topologier bryts ner och omvandlas till sekundära grafer, baserat på vilka giriga
Även om nätverkskodning utförs på alla noder i viss relevant litteratur, är en anmärkningsvärd observation att en maximal nedladdningshastighet kan uppnås genom att utföra kodningen operation på relativt liten del av nätverket REF.
A Population Based Incremental Learning for Delay Constrained Network Coding Resource Minimization
{'venue': 'EvoApplications', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}