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关于多信源网络中线性网络编码的费用最优化问题
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关于多信源网络中线性网络编码的费用最优化问题
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9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

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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