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關鍵詞：網絡編碼； 構造算法； 多項式時間算法； 隨機網絡編碼
中圖分類號：TN915-34文獻標識碼：A文章編號：1004-373X(2011)19-0011-04
Research on Construction Algorithm of Network Coding
CHEN Hai-yong1, ZHU Shi-bing2, LI Chang-qing3
(1.Department of Postgraduate, Institute of Command & Technology of Equipment, Beijing 101416, China;
2. Department of Training, Institute of Command & Technology of Equipment, Beijing 101416, China;
3.Department of The Informational Equipment, Institute of Command & Technology of Equipment, Beijing 101416, China)
Abstract： Network coding is an important breakthrough of the information transmission technology in communication network, whose main idea is using the intelligentized function of router and encoding the transmit information by the intermediate node of network to improve the efficiency of network transmission. An example about "papilionaceous net" is proposed to analyze the basic theory of network coding, the basic construction algorithm, advantages and shortages of network coding are summarized, and the further development direction of this algorithm is discussed.
Keywords： network coding; construction algorithm; multinomial time algorithm; random network coding
收稿日期：2011-04-11
0 引 言
在傳統的通信網絡及信息傳輸過程中，中間節點都只是完成簡單的存儲轉發功能。2000年，R Ahlswede等人在IEEE Transactions on Information Theory上發表了論文《Network Information Flow》，第一次提出了“網絡編碼”這一概念，論文證明了在單信源組播網絡中，使用網絡編碼可以達到信息傳輸的最大流界，并通過蝴蝶網絡的例子說明傳統路由無法實現最高的傳輸效率［1］。這篇文章是網絡編碼理論發展的開端。
網絡編碼是一種基于網絡層的編碼技術，核心思想就是盡量利用路由器的智能化功能，將傳統的路由器中對數據包先接收再轉發的處理模式提升到允許對接收到的數據包進行組合、編碼等一系列的智能化處理，然后再轉發出去［2］。
1 網絡編碼的基本原理
在研究網絡編碼的過程中，為了能夠給大家一個直觀的印象，能夠更深入地了解網絡編碼的概念，下面將通過著名的“蝶形網絡”進行分析。假定有一個(如圖1所示)通信網絡，它擁有單個信源和2個接收節點，假設每條鏈路都無時延和無差錯，且信道容量為1，即單位時間內可以傳輸一個單位信息量(例如1 b)。圖中，S是信源節點；Y和Z是信宿節點；T,U,W,X是中間節點。源節點S要同時向兩個信宿節點Y和Z發送組播信息。根據圖論的“最大流最小割”定理，該多播的最大理論傳輸容量為2，即理論上信宿Y和Z能夠同時收到信源S發出的2個單位的信息，也就是說能同時收到b1和b2。
圖1 “單信源二信宿”蝴蝶網絡如果是傳統的信息傳輸方式，如圖1(a)所示，鏈路STTY和STTWWXXZ傳送b1，鏈路SUUZ，和SUUWWXXY傳送b2，信道容量為1的要求約束了鏈路WX，使得鏈路WX無法同時傳輸b1和b2。b1和b2傳輸到節點W時，若WX傳輸b1，則b2需要等待b1傳輸完畢才能傳輸，所以在單位時間內，信宿Y獲得兩個b1，信宿Z獲得b1和b2，該方式不能夠實現最大傳輸容量。如果應用網絡編碼的思想，則如圖1(b)所示，令節點W為編碼節點，b1和b2傳輸到節點W時，W對接收到的b1和b2進行編碼，壓縮傳輸信息流，從而，使得鏈路STTY和SUUZ分別給信宿Y和Z傳輸b1和b2，鏈路WXXY和WXXZ給信宿Y和Z傳輸b1b2，Y收到b1和b1b2后，通過譯碼操作b1(b1b2)就能解出b2，因此，信宿Y同時收到了b1和b2。同理，信宿Z也同時收到b1(通過譯碼操作b2(b1b2))和b2，由此，基于網絡編碼思想的傳輸方式能夠實現理論上的最大傳輸容量。
在無環有向網絡中，只要存在鏈路瓶頸，就可以利用網絡編碼來提高其信息傳輸吞吐量。因此，在利用網絡編碼思想時，應該尋找鏈路瓶頸，選擇適宜的網絡編碼節點，應用相關的網絡編碼構造算法，從而實現理論上網絡組播的最大傳輸容量。
2 網絡編碼構造算法
為了便于理解，在介紹網絡編碼構造算法之前，先給出以下兩個定義：
定義1：全局編碼向量
如圖2所示，設X=［x1,x2…,xn］為信源S輸出的n維信息流向量;Zj為第j條鏈路上傳輸的信息流向量;Zj為第j條鏈路上傳輸信息流中關于信源輸出信息流向量的系數，則Zj=ξjXT，則ξTj稱為第j條鏈路的全局編碼向量。
定義2：系統轉移矩陣
關鍵詞：overlap 模擬退火算法 自動布局規劃
中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2013）12-0129-03
1 引言
隨著半導體工藝的迅速發展，目前絕大部分芯片已經采用32nm及以下工藝進行設計。因此集成電路的集成度也越來越高，集成電路已經進入超大規模集成電路（Very Large Scale Integrated circuits）時代。 超大規模集成電路20世紀70年代后期出現，其主要用于制造存儲器和微處理機。超大規模集成電路及其相關技術是現代電子信息技術迅猛發展的關鍵因素和核心技術。超大規模集成電路的研究水平已經成為衡量一個國家技術和工業發展水平高低的重要標志，也是世界工業國家競爭最激烈的一個領域。在VLSI中其集成度一直遵循著“摩爾定律”，即以每18個月翻一番的速度急劇增加，目前一個芯片上集成的電路元件數早已遠超數億個。如此迅速的發展，除了半導體工藝技術、設備、原材料等方面的不斷改進之外，設計技術的革新也是重要原因之一。這一革新技術主要表現在全面采用了電子設計自動化（Electronic Design Automation， EDA）技術。因為集成電路發展到現在已經十分復雜，要在幾十平方毫米上硅片上完成線條只有零點幾微米的數以億計門器件的整個電子系統設計，依靠手工設計是完全不可能的，必須借助電子設計自動化技術和工具集成電路的發展對EDA技術不斷提出新的要求，以滿足日益提高的設計需求；相應地，EDA技術的發展又使得集成電路設計向著更廣（產品種類越來越多）、更快（設計周期越來越短）、更準（一次成功率越來越高）、更精（設計尺寸越來越小）、更強（工藝適應性和設計自動化程度越來越強）的方向發展一個典型的集成電路設計流程，幾乎在其中的每個設計環節和整個設計過程都普遍用到CAD技術和工具。其中，版圖規劃是一個極其重要的設計環節，也是最費時的，并且版圖的優劣決定了最終芯片的性能。該階段的設計任務是根據邏輯和電路功能要求以及工藝制造的約束條件（如線寬、線寬距等），完成電路中單元的擺放和互連，最終形成設計的掩膜圖。在版圖規劃中布圖設置是很重要的一環。布圖規劃算法完成的任務是在滿足各項電學和工藝要求的條件下，在給定區域內（或盡可能小的區域內）互不重疊地安置電路中的所有單元，并且盡可能好地滿足單元互連的要求。超大規模集成電路的布局規劃作為物理設計階段的重要組成部分近年來受到了廣泛關注，其質量直接影響后續布線工作的順利完成，乃至最終影響到電路的性能，隨著布局設計過程中各種新問題的不斷引入，布局規劃問題較原先更加復雜，也越來越難以解決。
2 目前現狀
2.1 布局算法的提出
自動化版圖設計實際是在有限的區域內，尋找出一個最優的擺放結果，不僅能夠把所有的單元全部放入其中，并且為后續的布局布線提供最優的結果，使最終的芯片得到最好的性能。其對應的數學問題為對合法構形空間的搜索問題。VLSI物理設計中的布局、布線等問題是高度復雜的，且其中很多問題已被證明為NP-Hard問題。NP就是Non-deterministic Polynomial的問題，也即是多項式復雜程度的非確定性問題。而如果任何一個NP問題都能通過一個多項式時間算法轉換為某個NP問題，那么這個NP問題就稱為NP完全問題（Non-deterministic Polynomial complete problem）。經過前人的研究，布圖規劃已經被證明為是NP完全問題的數學模型。所以，布圖規劃是一個值得深入的課題。隨著VLSI向深亞微米納米不斷推進，系統規模不斷擴大，系統目標的多樣化，問題空間維數隨之劇增。傳統的優化算法要么面臨計算量爆炸（如窮舉法、線性規劃等），要么易陷入局部極值，無法接近全局最優解（如貪心算法等）。因此對各種新的智能優化方法的研究應運而起，先后提出了遺傳算法、模擬退火法[11]等算法。各種方法各有千秋，但到目前為止，還沒有任何一種方法可以有效地應用于解決VLSI物理設計中的所有問題。
對于布局規劃中，特別是自動布局規劃（master plan），通過對比相關算法，采用模擬退火算法。使用模擬退火算法我們可以較快的得出全局最優解。在用模擬退火算法反復迭代找出最優解時，會出現一些不可避免的重疊（overlap），這個時候我們要盡可能的消除它們，同時還要考慮模塊間的距離（wirelength）以及通過的總線長（timing path）。模塊間中心距離是我們布局最主要的約束條件，理論上我們要使它盡可能的小。因為在一塊小小的集成電路板塊中可能會有千萬個單元（stand cell），它們組成了各個模塊（module），為此，布局開始階段模塊在起始的溫度下自由排列，隨著溫度的下降，當找到不錯的排列組合時存檔，繼續尋找，直到達到最優解。模擬退火算法的基本原理是：跳出局部最優，亦稱爬山解（（up-hill）當滿足一定的條件時以收斂到全局最優。算法可以看成是隨機和貪婪算法的結合。當然模擬退火有著堅實的數學基礎，其對新解的接受概率是min{1，e-C/T}，其中C為代價函數的差，T為當前溫度。開始當溫度較高時，接受壞解的概率近似等于1，無論解的質量是好是壞，一律接受，可以看成是隨機搜索。當溫度足夠低時，接受壞解的概率近似等于0，只接受好的解，可以近似的認為是貪婪搜索。在溫度變化的過程中是一個從隨機到貪婪的漸變過程[12]（圖1）。
3 算法的改進
3.1 功能模塊設計
4 運行結果與分析
對于以上改進算法的實現進行代碼編寫，并且在Linux操作系統開發環境下運行encounter軟件，采用一組case進行實現，得到的結果如（圖3、4）。
通過對實驗結果的分析可以看出，改進后的算法是有效的，跟傳統的布局規劃相比布局線路wirelength優化了17.5%，overlap降低了12.1%，達到了實驗預期的效果。
5 結語
本文主要通過對自動布局規劃設計分析，提出了改進的模擬退火算法，并消除布局中不應產生的overlap。該算法中采用了自頂向下的結群策略，實驗表明，該算法比較穩定，得出的結果好，適用性強。
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目前國內大多數研究集中在績效考核體系和指標的確定，各類方法的綜合運用（如KPI，模糊綜合評價法等），較少關注這些績效考核的實際可操作性和結果的運用。由于績效考核本身就是一項非常復雜的工程，其數據涉及到公司諸多系統，如人事系統、財務系統、生產指揮系統，其考核所需數據也會來自不同系統，以提高相關數據的準確性，提升績效考核的公平公正，減輕績效考核人員的工作量。因此，如何在現有績效管理模式下，結合績效考核全過程，利用網絡技術構建一個通用的、靈活的考核系統顯得非常重要，系統需整合公司各類數據，完成績效考核全過程的網絡化管理和數據共享，使之成為企業管理的強有力手段之一，從而實現個人業績與企業整體戰略目標的有效結合。
2績效考核總體設計
2.1績效考核流程
績效考核一般從發出績效考核通知（有些為周期性考核，雖無明確考核通知，但仍有固定開始時間和考核起止時間節點）開始，再由各部門、各人員開始錄入相應業績數據，完成自評、他評等工作，在部門對原始錄入數據審核后，再由考核小組對數據進行核實，并公布績效考核結果。詳細流程見圖1所示。
2.2系統技術構架
隨著油田信息化的發展，油田生產指揮系統、財務系統、人事系統等都已建立，如何將這些信息共享，提取以便績效考核系統實現數據共享是員工績效考核系統設計之初首先需要考慮到的?？冃Э己讼到y采用多層體系設計、利用B/S模式開發，基于技術，以SQLServer為數據庫支撐，面向服務構架（SOA）等來進行綜合平臺的構架和數據集成。在數據引入和共享時，提供WebServices技術對核心業務封裝成可對外開放、遠程訪問的服務，實現不同系統間數據交換與共享?？冃Э己讼到y主要分為應用層、資源層、基礎平臺層，其技術構架圖。
1)應用層
承擔不同部門和用戶與考核系統的交互操作，為用戶提供業務處理和信息交互的操作界面。為提高用戶體驗，構建可拓展的服務平臺，前臺頁面采用Ajax技術開發，在考核數據錄入、校驗時，實行局部數據交換，無需頻繁刷新頁面，確保系統簡潔易用。
2)資源層
基于數據倉庫和數據挖掘技術，在用戶操作后，系統自動發出指令，獲取相關系統數據資源，如生產指揮系統中生產數據，人事系統中部門、人員信息，并在生成考核數據后自動將數據提供給財務系統，以便為績效獎勵的發放提供決策數據。績效考核中數據的交換和處理依賴資源層，以支撐績效考核系統的正常運作。3)基礎平臺層：由于石油企業特點，很多員工常年在外，為確保績效考核工作的順利有序進行，系統提供了互聯網、無線網、短信等多方式的服務，用戶可充分利用現有各種終端（計算機、平板、手機）隨時隨地訪問系統。同時，系統還會依據考核進度在重要時間節點發送短信提醒用戶。
3系統分析與設計
系統采用模塊化開發思路，根據績效考核實際情況，將系統功能分為系統配置、用戶管理、指標庫、要約配置、在線考核、統計分析等六大模塊。
1)系統配置
主要包括對考核系統周期、起止時間的設定，可以批量設置，如固定每月5號開始考核。非考核時間段，用戶只能錄入日常工作基礎數據，以便考核時自動匯總，防止遺忘；對考核歷史數據的歸檔以及共享設置。
2)用戶管理
主要提供公司二級單位、直屬單位的管理；公司員工個人信息，如賬號、密碼、聯系方式等維護；用戶角色權限的管理與維護，不同用戶訪問系統時只提供與其權限相關的界面和交互操作功能。
3)指標庫
按照井下作業公司的特點，針對不同類型的員工考核項目、考核內容均有不同。這些指標需要統一維護和管理，特別是涉及到量化指標的配置。這類指標按照考核項目進行分類儲存和查閱，并提供模糊查詢功能。
4)要約配置
要約即每個考核周期內，針對被考核人選取的指標和其設置的權重。為保持考核的延續性和可操作性，要約一般在年底或年前統一設定，考核期內不會隨意修改。一般一類崗位一套要約，也可以根據不同人員選擇指標，設置不同的指標組合，配以權重后，形成不同要約。在要約配置界面，如果某個人單項指標需要多人考核，可以在后臺設置指定考核人，考核人可以是一人，也可以是多人。當考核人是多人時，需要配置這些考核人的權重，即單指標下的考核人權重。
5)在線考核
在線考核是由多用戶對某人的要約進行在線的定性和定量的考評，根據要約的設定，某一位員工可能由一人（一般是主管領導），也可以由多人進行考核。多人考核時，所有考核人數據錄入后，由系統根據各自權重自動計算最后得分。
6)統計分析
關鍵詞 計算生物學;教學現狀;體會
AbstractThe status of undergraduate course about computational biology was introduced. The teaching experience was summarized from different teaching steps in computational biology education.Besides，the beneficial exploration was carried out to improve teachers’ performance and train interdisciplinary talents for bioinformatics to promote the teaching reform of compulational biology.
Key wordscomputational biology;teaching status;experience
計算生物學是指開發和應用數據分析及理論的方法、數學建模和計算機仿真技術，用于生物學研究的一門學科。計算生物學正在成為現代生物學研究的核心方法之一，它們的重要性和復雜性在當前生物學數據量的不斷增長中日益彰顯，要回答的問題越復雜就越顯得突出，使得計算生物學成為當今生命科學最具活力的新興前沿學科之一。計算生物學是一門概念性學科，以生物信息學為基礎，以計算為工具，解決生物學問題。與生物信息學的定義類似，只是側重點有所不同。計算生物學側重于計算，通過計算來解決問題，并使用計算技術對生物學問題進行研究。生物信息學主要側重于對生物學中所得信息的采集、存貯、分析處理與可視化方面[1-2]。
運用計算生物學，科學家有望直接破譯在核酸序列中的遺傳語言規律，模擬生命體內的信息流過程，從而認識代謝、發育、進化等一系列規律，最終為人類造福。目前，計算生物學在國內外受到高度重視。在國內，我國國家自然科學基金委員會將計算生物學作為重點資助的研究方向之一。許多科學家敏銳地意識到生物信息學必將會在生物學中發揮重要的作用，而計算生物學作為生物信息學專業的主干課目前處于創立階段。
自從湖南農業大學2005年開設生物信息專業以來，計算生物學一直是該專業學生的專業主干課程，經過3年的理論與實踐教學，筆者將發現的問題及獲得的經驗進行初步總結，以供商榷。
1教學現狀
(1)缺乏合格的生物信息學師資。教師隊伍的整體數量和質量與我國生物信息學教育快速發展的規模極不相稱。湖南農業大學由生物安全與科學技術學院的生物信息系專業開設了計算生物學這門課程，盡管從開設這門課程至今，一直由生物信息學教研室教學經驗最豐富、學術造詣高的教師主講，但目前教研組中只有一位生物信息學專業畢業的博士，大部分教師為理學或農學專業的碩士或博士，不具備計算機及算法的良好基礎知識，使該專業仍缺乏良好的學緣結構。
(2)計算生物學教育與其他專業的合作還有待加強。盡管計算生物學是一門新興學科，但與其他專業之間存在不少聯系。現階段的問題是不同專業學科的教師之間缺乏交流與合作，難以滿足計算生物學教學的需求。據不完全統計，我國超過30個高?；蚩蒲袡C構開設生物信息學專業課程。不同學校根據自身的情況，在開設計算生物學這門課時，側重點都不一樣。如果由醫學院的教師授課，則側重點可能在致病基因的研究方面，計算機專業教師授課則可能側重于數據庫的構建、查詢等方面，理學院的教師授課則可能側重于生物信息學中的數學問題。計算生物學側重于算法，從而利用計算技術對生物學問題進行研究。因此，各相關專業的教師需要加強這方面交流與學習[3]。
(3)在教學方法上，重視系統知識的傳授和授課計劃的完成，忽視學生能力和素質的培養。此外，缺乏理論教學與實驗教學的有機整合，實驗教學只是以驗證理論為目的，內容單一，無創新點，忽視對學生實際操作能力的培養。
(4)教學中還缺乏適合的理論和實驗教材。授權影印國外原版教科和翻譯書籍仍占主導地位，而國人自編的教材寥寥無幾。此外，系統性不強也是目前計算生物學教材中普遍存在的一個問題。
2教學經驗及心得體會
(1)規范計算生物學教學大綱和計劃是開好本課程的前提。根據前2年的實驗開展情況和該專業人才培養定位，制定了詳細的理論和實驗大綱，組織老師編寫實驗計劃和教材。緊跟專業發展前沿，改革教學內容，大綱中概括了理論課每個章節的基本內容、教學基本要求、教學重點難點以及教學建議。實驗教材中明確了實驗名稱、實驗時間、實驗學時、分組人數、實驗目的和要求、實驗原理、實驗方法與步驟、結果記錄及分析、思考題等內容。實驗計劃和教學大綱的制定把握以下幾個原則:減少重復性，體現連貫性，實現整體性。
(2)針對不同的教學內容和教學需要，采取不同的教學方法。計算生物學是一門多學科交叉的科學，涉及的知識面既深又廣，學生難以獨立自學。尤其是計算生物學涉及到的數學知識，諸如窮舉搜索、貪婪算法、動態規劃算法、分而治之算法、圖算法、組合模式匹配、聚類和樹、隱馬氏模型、隨機化算法等。
對于理論課，在教學過程中主要采用教師主導的傳統講授方法。課堂上，運用多媒體授課并結合當前科學研究中的最新進展。利用多媒體課件以彌補書本教材呆板、抽象的缺點。在計算生物學教學課件中可以利用大量圖片生動地展示當前計算生物學研究領域的最新進展。收集或制作動畫、視頻教程在課堂上進行演示。由于理學學科的學生，未系統且詳細地學習代數、概率論等數學知識，要很好地理解計算生物學中的各種算法存在一定的困難，因此，每堂課要采取以簡單有趣的故事或數學游戲為開端，引導學生理解每種算法的基本原理，再結合生物學問題，將算法與生物學問題結合起來，探討如何利用不同的算法解決生物學問題，深入淺出地闡明各章節的重點難點。最后，定期布置一定的思考題，引導學生在課堂外積極探索問題，鼓勵學生通過各種途徑自覺的關注學科發展動態，拓寬知識面，培養學生的自學能力和創新意識。采用這種授課方法，一方面大大提高了學生的積極性，另一方面使學生脫離了枯燥的數學公式學習，加強了對算法和生物學問題的理解，從而達到使學生學有所獲、學有所用的目的。
(3)優化計算生物學實驗教學內容，發揮網絡教學優勢。計算生物學實驗是生物信息學專業一門重要的實驗技能課，通過實驗課程的學習，使學生計算生物學的研究方法，能夠運用相關軟件如Perl、Matlab等進行簡單的編程，解讀包含在生物信息序列的信息，推測基因的功能，具體包括EST序列聚類、構建進化樹、識別轉錄銀子結合位點、RNA二級結構預測、蛋白質二級結構預測等[3]。該系研究室以適應學科發展要求與培養創新性復合型新世紀人才為目標，建設優質的計算生物學本科教學和計算生物學網絡課程。在充分調研的基礎上進行詳細規劃，課堂教學精益求精，實驗教學突出學生的創新能力培養，促進教學質量更上一個臺階。該系現已建立了良好的實驗平臺，所有實驗課程可實現網絡教學資源共享。計算生物學實驗教學以互聯網為媒介、計算機為工具，全部在計算機網絡實驗室內完成。在教學中，充分利用網絡的交互特點實現信息技術與課程的結合[4]。教師將實驗教學內容、實驗序列、工具等上傳到服務器，再由學生將資料下載到本地機進行學習、實驗。學生同樣通過上傳服務器，將實驗報告、作業、問題和意見等反饋給教師，教師在網上批改實驗報告后將成績和評語發送給學生，讓學生及時了解自己的學習情況。
總之，計算生物學教學是網絡環境下生物教學的全新內容。通過上述教學措施，提高了學生的學習積極性、實踐操作能力、解決實際問題的綜合應用能力及創新能力，收到了良好的教學效果，受到學生的普遍歡迎，具有較強的可操作性和實踐性。在今后的教學實踐中，隨著教師自身素質的提高和進一步的教學改革，將會不斷完善計算生物學教學，培養具有跨越生命科學、信息科學、數理科學等不同領域的“大科學”素質和意識的生物信息學人才。
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