基于自适应遗传算法的纠错方法实现步骤

在上述讨论的基础上，得到AGAECM方法的实现步骤如下：

（1）按前述4.2.2 节中的方法对SVC编码器输出的各层数据单元进行排列；

（2）生成如式（4.19）的适应度函数；

（3）初始化种群数量Nind为100，并给交叉算子Pc及变异算子Pm 赋初值，随机产生Nind个长为lenMN位的二进制数作为初始种群；

（4）根据式（4.20）计算每个个体的适应度并计算E的值；

（5）根据概率完成自适应选择操作，生成下一代种群；

（6）按式（4.21）计算交叉概率Pc的值，再对个体进行两两配对，并针对每一对个体生成一个[0，1]间的随机数λ，判断Pc＞λ是否为真，如为真则完成交叉操作；(www.xing528.com)

（7）根据式（4.22）计算变异概率Pm，再对各个个体生成一个[0，1]间的随机数η，然后判断Pm ＞η是否为真，如为真则完成变异操作；

（8）求得新一代种群，如满足终止条件，则输出当前个体适应度最好的值对应的个体为最优解，转入步骤（9），否则转向步骤（3）；

（9）根据式（4.23）得到SVC各数据单元的FEC数据的长度，进而采用FEC对SVC进行编码并发送；

（10）如当前视频序列发送完毕，则转向步骤（1）开始编码和发送下一视频序列，否则转向步骤（11）；

（11）结束。

上述流程的终止条件为连续迭代ω次。最终得到的解为具有最大适应度的个体，即得到长度为lenMN位的二进制数： blenMN b（len-1）MN…blen…b2b1。最后得到SVC中每一层的FEC数据的长度，可表示为