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  • 差分进化算法入门.pdf

    2020-11-21 18:37:13
    基本差分进化算法 1 基本差分进化算法的基本思想 DE 算法是一种...遗传算法与基本遗传算法的主要区别在于变异操作上如 1传统的遗传算法采用二进制编码差分进化算法采用实数编码 2 在遗传算法中通过两个父代个体的交叉
  • DE algorithm 差分进化算法详解

    千次阅读 2019-09-11 10:36:07
    最近看论文的时候遇到了差分进化算法 differential evolution algorithm,是一种遗传算法,但是其采用的是实数编码而不是二进制编码,相比起来更方便理解 这里记录下算法核心步骤以及个人的一些心得 differential ...

    终于成为了正式的研究生,继续更新博客~
    最近看论文的时候遇到了差分进化算法 differential evolution algorithm,是一种遗传算法,但是其采用的是实数编码而不是二进制编码,相比起来更方便理解
    这里记录下算法核心步骤以及个人的一些心得

    differential evolution algorithm

    首先要说明的是DE算法通常被用来求非线性、不可微问题的最优解,具有速度快,鲁棒性好的特点。简单来说,就是DE算法可以用来解决多变量的函数优化问题。
    DE算法主要分为四大步骤:生成初始种群,变异,交叉和选择:

    生成初始种群

    在这一步,首先要给定的是个体的维数DD,个体数NPNP,以及XLX_{L}XHX_{H},其中要说明的是,XHX_{H}XLX_{L}分别是个体,也就是DD维向量的上下限。如一个向量{x,y}\{x,y\}x[0,1]x\in[0,1]y[3,4]y\in[3,4],那么此时的XL={0,3}X_{L} = \{0,3\}XH={1,4}X_{H} = \{1,4\}
    要随机生成NPNP个个体,组成初始种群:
    Xi,0=XL+random[0,1](XHXL)X_{i,0} = X_L + random[0,1]*(X_H- X_L)
    其中i[1,2,...,NP]i\in[1,2,...,NP]

    变异

    开始迭代:对于第GG代的第ii个个体,即目标个体Xi,GX_{i,G},通过随机选取第GG代种群中除第ii个个体外的三个不相同个体,生成新的变异个体。这一步需要给定的是FF缩放因子,F[0,2]F\in[0,2]
    Vi,G+1=Xr1,G+F(Xr2,GXr3,G)V_{i,G+1} = X_{r1,G} + F*(X_{r2,G}-X_{r3,G})
    r1,r2,r3[0,...i1,i+1,...,NP]r1,r2,r3\in[0,...i-1,i+1,...,NP]就是随机选取的三个不相同索引。

    交叉

    对目标个体Xi,GX_{i,G}和变异个体Vi,G+1V_{i,G+1}进行交叉得到试验个体Ui,G+1U_{i,G+1}(也称交叉个体)。这里要给定的CR[0,1]CR\in[0,1]交叉概率,作为阈值使能随机选取Vj,i,G+1V_{j,i,G+1}Xj,i,GX_{j,i,G}
    这里提前随机取了一个固定的Irand[0,...,D]I_{rand}\in[0,...,D],是为了使至少有一维数据与目标个体Xi,GX_{i,G}不同:
    Uj,i,G+1={Vj,i,G+1,if randj,iCR or j=IrandXj,i,G,otherwiseU_{j, i,G+1} = \begin{cases} V_{j,i,G+1}, \quad if \ rand_{j,i} \leqslant CR \ or \ j = I_{rand} \\ X_{j,i,G}, \quad otherwise \end{cases}
    注意这里是按jj循环,交叉生成试验个体的。根据实验,CRCR取值增大,收敛速度会加快,但超过一定阈值,收敛速度则会下降,总的来说在[0.8,1][0.8,1]之间选取效果会比较好。

    选择

    这一步是生成第G+1G+1代的种群个体。根据贪心策略,在目标个体Xi,GX_{i,G}和上一步得到的Ui,G+1U_{ i,G+1}中根据评估函数ff选择效果更好的一个作为第G+1G+1代种群的个体Xi,G+1X_{i,G+1}
    Xi,G+1={Ui,G+1,if f(Ui,G+1)f(Xi,G)Xi,G,otherwiseX_{i,G+1} = \begin{cases} U_{i,G+1}, \quad if \ f(U_{i,G+1}) \leqslant f(X_{i,G}) \\ X_{i,G}, \quad otherwise \end{cases}

    具体算法可以参考这里 http://www1.icsi.berkeley.edu/~storn/code.html


    参考资料:

    展开全文
  • 一 遗传算法 遗传算法(GA)作为一种经典的进化算法,自 Holland提出...经典遗传算法首先对参数进行编码,生成一定数目的个体,形成初始种群其中每个个体可以是一维或多维矢量,以二进制数串表示,称为染色体.染色...

    一 遗传算法

     遗传算法(GA)作为一种经典的进化算法,自 Holland提出之后在国际上已经形成了一个比较活跃的研究领域. 人们对 GA 进行了大量的研究,提出了各种改进算法用于提高算法的收敛速度和精确性. 遗传算法采用选择,交叉,变异操作,在问题空间搜索最优解.经典遗传算法首先对参数进行编码,生成一定数目的个体,形成初始种群其中每个个体可以是一维或多维矢量,以二进制数串表示,称为染色体.染色体的每一位二进制数称为基因.根据自然界生物优胜劣汰的选择思想,算法中设计适应度函数作为评判每个个体性能优劣的标准,性能好的个体以一定概率被选择出来作为父代个体参加以后的遗传操作以生成新一代种群.算法中基本的遗传算子为染色体选择,染色体上基因杂交和基因变异.生成新一代种群后算法循环进行适应度评价、遗传操作等步骤,逐代优化,直至满足结束条件.

    标准遗传算法的流程如下:

            Stepl:初始化群体.

            Step2:计算群体上每个个体的适应度值.

            Step3:按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体.

            Step4:按概率cp 进行杂交操作.

            Step5:按概率mp 进行变异操作.

            Step6:若满足某种停止条件,则执行 Step7,否则执行 Step2.

            Step7:输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解.

           

          一般情况下,算法的终止条件包括:1、完成了预先给定的进化代数;2、种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进;3、所求问题最优值小于给定的阈值.

     

            粒子群(PSO)算法是近几年来最为流行的进化算法,最早是由Kenned和Eberhart于1995年提出.PSO 算法和其他进化算法类似,也采用“群体”和“进化”的概念,通过个体间的协作与竞争,实现复杂空间中最优解的搜索.PSO 先生成初始种群,即在可行解空间中随机初始化一群粒子,每个粒子都为优化问题的一个可行解,并由目标函数为之确定一个适应值(fitness value).PSO 不像其他进化算法那样对于个体使用进化算子,而是将每个个体看作是在n 维搜索空间中的一个没有体积和重量的粒子,每个粒子将在解空间中运动,并由一个速度决定其方向和距离.通常粒子将追随当前的最优粒子而运动,并经逐代搜索最后得到最优解.在每一代中,粒子将跟踪两个极值,一为粒子本身迄今找到的最优解 pbest ,另一为全种群迄今找到的最优解 gbest.由于认识到 PSO 在函数优化等领域所蕴含的广阔的应用前景,在 Kenned 和 Eberhart 之后很多学者都进行了这方面的研究.目前已提出了多种 PSO改进算法,并广泛应用到许多领域.

     

    二、差分进化算法

            差分进化算法在 1997 年日本召开的第一届国际进化优化计算竞赛(ICEO)]表现突出,已成为进化算法(EA)的一个重要分支,很多学者开始研究 DE 算法,并取得了大量成果.2006年 CEC 国际会议将其作为专题讨论,由此可见 DE 算法已成为学者的研究热点,具有很大的发展空间.

     

    DE算法的基本原理:

            DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题,其主要工作步骤与其他进化算法基本一致,主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始,利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源,将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体,该操作称为变异。然后,变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合,生成试验个体,这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值,则在下一代中试验个体取代目标个体,否则目标个体仍保存下来,该操作称为选择。在每一代的进化过程中,每一个体矢量作为目标个体一次,算法通过不断地迭代计算,保留优良个体,淘汰劣质个体,引导搜索过程向全局最优解逼近。

    DE算法的求解步骤:

    (1)基本参数的设置,包括NP, F, CR
    (2)初始化种群
    (3)计算种群适应度值
    (4)终止条件不满足时,进行循环,依次执行变异、交叉、选择运算,直到终止运算。

     

                                                      

                                                                     图2.1给出了算法的具体流程:

     

     

    控制参数对一个全局优化算法的影响是很大的,DE的控制变量选择也有一些经验规则.

    (1)种群数量.根据经验,种群数量 NP 的合理选择在5 D   10D之间,必须满足 NP ≥4以确保DE具有足够的不同的变异向量.

    (2)变异算子.变异算子 F ∈ [0,2]是一个实常数因数,它决定偏差向量的放大比例.迄今为止的研究表明,小于0.4和大于1的 F 值仅偶尔有效, F = 0.5通常是一个较好的初始选择.若种群过早收敛,那么 F 或 NP 应该增加.

    (3)交叉算子.交叉算子CR 是一个范围在[0,1]的实数,它是控制一个试验向量来自随机选择的变异向量而不是原来向量的概率的参数.CR 的一个较好的选择是0.1,但较大的CR 通常加速收敛,为了看是否可能获得一个快速解,可以首先尝试 CR = 0.9或 CR = 1.0.

    (4)最大进化代数.它表示DE算法运行到指定的进化代数之后就停止运行,并将当前群体中的最佳个体作为所求问题的最优解输出.一般取值范围为100-200,当然根据问题的需要,可以增大最大进化代数以提高算法的求解精度,不过这样往往使得算法的运行时间过长.

    (5)终止条件.除最大进化代数可作为DE的终止条件,还需要其它判定准则.一般当适应度值小于阀值时程序终止,阀值常选为610 .

    上述参数中,F ,CR 与 NP 一样,在搜索过程中是常数,一般 F 和CR 影响搜索过程的收敛速度和鲁棒性,它们的优化值不仅依赖于目标函数的特性,还与 NP 有关.通常可通过在对不同值做一些试验之后利用试验和结果误差找到 F ,CR 和 NP 合适值。

     

    参数设置:

            种群规模NP:多样性,NP大,增加搜索到最优解的概率,但是计算量加大。

            缩放因子F:对基向量扰动程度,F大,扰动大,能够在更大范围寻找解。0.4~1

            交叉概率CR:种群多样性,CR大,更多个体改变,利于寻找最优解。0.6~1

    区别

            不同之处在于遗传算法是根据适应度值来控制父代杂交,变异后产生的子代被选择的概率值,在最大化问题中适应值大的个体被选择的概率相应也会大一些。而差分进化算法变异向量是由父代差分向量生成,并与父代个体向量交叉生成新个体向量,直接与其父代个体进行选择。显然差分进化算法相对遗传算法的逼近效果更加显著。

    遗传算法,粒子群算法,差分进化算法都属于进化算法的分枝,很多学者对这些算法进行了研究,通过不断的改进,提高了算法的性能,扩大了应用领域因此很有必要讨论这些算法的特点,针对不同应用领域和算法的适应能力,推荐不同的算法供使用将是十分有意义的工作.在文献中,作者针对广泛使用的 34 个基准函数分别对 DE,EA,PSO 进行了系列实验分析,对各种算法求解最优解问题进行了讨论.通过实验分析,DE 算法获得了最优性能,而且算法比较稳定,反复运算都能收敛到同一个解;PSO 算法收敛速度次之,但是算法不稳定,最终收敛结果容易受参数大小和初始种群的影响;EA 算法收敛速度相对比较慢,但在处理噪声问题方面,EA 能够很好的解决而 DE 算法很难处理这种噪声问题.

     

    通过实验和文献分析,我们对遗传算法、粒子群算法、差分进化算法的一些指标分别进行分析现归纳如下:

    (1)编码标准     GA 采用二进制编码,PSO、DE 都采用浮点实数编码,近年来许多学者通过整数编码将GA 算法、PSO 算法应用与求解离散型问题,特别是 0-1 非线性优化为题,整数规划问题、混合整数规划问题,而离散的 DE 算法则研究的比较少,而采用混合编码技术的 DE 算法则研究更少.

    (2)参数设置问题    DE 算法主要有三个参数(种群大小NP、缩放因子F、交叉概率CR)要调整,而且参数设置对结果影响不太明显,因此更容易使用.相对于 GA 和 PSO 算法的参数过多,不同的参数设置对最终结果影响也比较大,因此在实际使用中,要不断调整,加大了算法的使用难度.高维问题在实际问题中,由于转化为个体的向量维数非常高,因此算法对高维问题的处理,将是很重要的.只有很好的处理高维问题,算法才能很好的应用于实际问题.

    (3)高维问题     GA 对高维问题收敛速度很慢甚至很难收敛,但是 PSO 和 DE 则能很好解决.尤其是DE 算法,收敛速度很快而且结果很精确.

    (4)收敛性能      对于优化问题,相对 GA,DE 和 PSO 算法收敛速度比较快,但是 PSO 容易陷入局部最优解,而且算法不稳定.

    (5)应用广泛性       由于 GA 算法发明比较早,因此应用领域比较广泛,PSO 算法自从发明以来,已成为研究热点问题,这方面应用也比较多,而 DE 算法近几年才引起人们的关注而且算法性能好,因此应用领域将会增多.

    DE缺点:

    1、搜索停滞:种群个体较少,且生成新一代个体的适应值比原种群个体适应值差,导致个体难以更新,没有收敛到极值点。

    2、早熟收敛:参数设置不当,收敛过快,局部最优问题。

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  • 遗传算法差分进化算法总结比较

    万次阅读 2017-01-15 09:25:18
    遗传算法是一种基于生物进化原理构想出来的搜索最优解的仿生算法,它是模拟基因重 组与进化的自然过程,把待解决问题的参数编成二进制码或十进制码(也可编成其他进制码)即基因,若干基因组成一个染色体(个体),...

    遗传算法


    遗传算法的基本原理:

    遗传算法是一种基于生物进化原理构想出来的搜索最优解的仿生算法,它是模拟基因重 组与进化的自然过程,把待解决问题的参数编成二进制码或十进制码(也可编成其他进制码)即基因,若干基因组成一个染色体(个体),许多染色体进化类似于自然选择、配对交叉和变异的运算,经过多次重复迭代(即世代遗传)直到得到最后的优化结果。


    遗传算法的求解步骤:

    (1)编码:定义编码和染色体表示
    (2)初始化种群:生成初始群体P(0),种群规模的设定
    (3)适应度值评价检测:译码后代入适应度函数
    (4)遗传操作:对群体P(t)进行选择、交叉、变异运算得到新一代群体P(t+1)
    (5)终止条件判断:根据终止准则(如最大代数)判断是否终止运算,若不满足,继续进

    行遗传操作。


    遗传算法的流程图:



    DE算法(差分进化算法)


    DE算法的基本原理:
    DE算法开始于一个随机选择的初始种群,主要过程包括变异、交叉和选择三个步骤。基本思想是从某一组随机产生的初始种群开始,随机选择两个不同的个体向量相减产生差分向量,将差分向量赋予权值后与第三个随机选择的个体向量相加,产生变异向量。然后将变异向量与预先确定的父代个体向量按一定的规则交叉产生试验向量。若试验向量的适应度值优于父代个体的向量的适应度值,则选用试验的向量进入下一代,否则保留父代个体向量。通过不断的进化,保留优胜的个体,引导搜索过程向最优解逼近。


    DE算法的求解步骤:
    (1)基本参数的设置,包括NP, F, CR
    (2)初始化种群
    (3)计算种群适应度值
    (4)终止条件不满足时,进行循环,依次执行变异、交叉、选择运算,直到终止运算。


    DE算法的流程图:



    展开全文
  • 该方案使用每集群的两个sink节点提供差分空时分组编码DSTBC, 其易于扩展到大量传感器, 适合间接源观测应用, 还适用于时变观测精度模型。通过对BER性能上限的分析, 建立了系统模型, 并进行了系统仿真。仿真结果表明:a...
  • 今天介绍常用的三种差分算法,分别是Xdelta3 bsdiff Courgette。 Xdelta3 官网地址: http://xdelta.org 源码地址:https://github.com/jmacd/xdelta xdelta是delta编码的命令行程序,它生成两个文件之间的差异。 ...

    今天介绍常用的三种差分算法,分别是Xdelta3 bsdiff Courgette。

    Xdelta3

    官网地址: http://xdelta.org

    源码地址:https://github.com/jmacd/xdelta

    xdelta是delta编码的命令行程序,它生成两个文件之间的差异。 这与diff和patch类似,但它针对二进制文件 ,不会生成人类可读的输出。

    它于1997年首次发布。xdelta的开发人员是Joshua MacDonald,该程序目前由他维护。 xdelta1算法基于rsync算法,由Andrew Tridgell开发,使用比rsync更小的块大小。

    xdelta3可以生成标准化的VCDIFF格式,实现了支持VCDIFF格式的其他delta编码软件的兼容性。 它运行在类Unix操作系统和Microsoft Windows上 。 xdelta最多可处理2^64字节文件,适用于大型备份。

    下面关于VCDIFF算法的介绍摘自网络:原文

    Vcdiff可以实现文件的差分并压缩的功能,当原文件为空时,则相当于对新的文件直接压缩。Vcdiff采用差分文件包含:ADD、COPY、RUN[、NOOP(空)]等操作方式。生成差分文件前,需要首先进行Vcdiff decoding,具体采用128进制来重新编码,带来的好处:
    一是在不同的系统中统一采用8比特的字节编码方式,二是对于小数字则可以节省存储空间;在RF3284给出的示例将123456789,经过编码后表示为MSB+58,MSB+111,MSB+26,0+21,二进制值为10111010 11101111 10011010 0010101,最高位MSB用来表示数据是否完成,1时表示下个字节仍属于同一数据块,即123456789 = 128*(128*(58 * 128 + 111) + 26) + 21。编码完成后的文件生成差分格式包,也可进行压缩后再进行传输。差分包执行过程示例如下,旧的文件内容为a b c d e f g h i j k l m n o p,差分包包含指令COPY 4, 0;ADD 4, w x y z;COPY 4, 4;COPY 12, 24;RUN 4, z COPY指令带有两个参数,第一个为长度,第二个为地址;ADD指令带有长度和,相应插入的符号信息;RUN指令将某字符重复多次。

    在生成差分文件时需要进行字符串比较,有后缀树及hash等方式,Vdelta中使用快速字符串比较算法(a fast string matching algorithm 可以使用相对其他算法较少的内存空间,hash表索引)。Vdelta的过程就是压缩的过程,生成差分包的过程,可以理解为原始包和新的包级联,然后进行压缩,只输出新包部分的信息即为差分包。理解生成差分包过程如下,采用最低3个字节匹配(需要使用合适前缀匹配,简单理解当匹配字符串太长时,匹配成功可能性低,较短如一个字符比较时,索引开销可能比存储Index还大)。

    虽然Vcdiff本身压缩能够覆盖大部分使用,在Vcdiff中还支持二次压缩以达到更好的效果,也就是对生成的信息再一次压缩,压缩方式可以在文件头信息中携带。另外在考虑资源消耗方面,Vcdiff支持分成多块(window),这样可以减少过程中内存等资源的需求,Vcdiff差分包格式主要信息格式Header Info+Window1 Info + Window2…。

    bsdiff

    官网地址:http://www.daemonology.net/bsdiff/

    源码地址:http://www.daemonology.net/bsdiff/bsdiff-4.3.tar.gz

    官网描述:

    bsdiff routinely produces binary patches 50-80% smaller than those produced by Xdelta, and 15% smaller than those produced by .RTPatch (a $2750/seat commercial patch tool).

    bsdiff通常生成的二进制补丁比Xdelta生成的补丁少50-80%,比.RTPatch生成的二进制补丁小15%(2750 美元/套 的商业补丁工具)

    下面关于bsdiff算法的介绍摘自网络:原文

    Bsdiff采用差分文件信息包含三个部分:
    一是ADD和INSERT的控制信息;一部分是包含概率匹配中不同字节差异文件(difference);最后一部分是不属于概率匹配内容的额外信息(extra文件)。Bsdiff算法使用的的前提条件,一是文件直接修改引起的变化相当稀疏,二是数据和代码倾向于成块进行移动,导致大部分不同地址调整了相同的大小。ADD指令操作对象包含源文件中信息的偏移、长度以及需要添加的值;INSERT包含需要添加的长度以及需要添加的信息。区别于Vcdiff,Bsdiff只是差分文件生成的作用,而生成的文件并不会比源文件小,但其具有高度可压缩性,使得压缩后的差分文件比较小,参考文献中使用bzip2的压缩方法。生成差分包的时候,首先对旧文件进行后缀排序(使用faster string matching 算法),然后使用二分查找的方法将新文件中的字符串和旧文件字符串进行比较生成相应的diff文件。而差分包与旧有的文件生成新文件时会简单些,直接利用差分信息进行处理,无需排序等操作。
    如下为排序过程,首先按照字符值直接排序,第一次排序完成后,13、6、5的字符顺序即可确定,由于这些字符唯一,而其他出现重叠的字符需要根据其后续字符再次排序,如index3的e和index12的e,需要使用其后续的第一个字符o和$比较再次排序,依次类推,直至将所有的元素排序完成。

    字符串查找方式如下,采用二分法,示例需要找到”obeo”字符串,先找到I index为( 0 + 13 ) / 2的位置6,对应原来字符串的index 10进行字符串比较,obeo > obe$因此再到( 6 + 13 ) / 2的位置即index 9 对应元字符串的index 7,以此类推。通过字符串的查找和比较,从新文件头字符串开始,依次到旧文件排序信息中查找字符串位置进行对比,得到旧文件的位置和匹配长度信息等。

    Bsdiff生成的差分包由几个部分组成,Header文件头、控制信息、diff部分的信息,其中头文件包含目标文件大小、控制信息长度等,以及extra部分信息。通过两种操作ADD、INSERT进行合并。控制信息用三元组表示,由add长度,insert长度以及从旧文件忽略长度三部分表示。

    Courgette

    官网地址:http://www.chromium.org

    源码地址:https://chromium.googlesource.com/chromium/src/courgette/+/master/

    git clone https://chromium.googlesource.com/chromium/src/courgette
    

    效率对比

    根据chromium官网的介绍,他们尝试了几种二进制差异算法,到目前为止一直使用bsdiff 。

    我们是bsdiff的忠实拥趸——它比我们尝试过的其他任何东西都小而且工作得更好。
    但是bsdiff仍然在制作比我们觉得有必要更大的差异。所以我们编写了一个新的差异算法,它更多地了解我们正在推进的数据类型——包含已编译可执行文件的大文件。

    以下是chromium官方的差分效果对比,dev分支190.1-> 190.4更新的字节大小:

    更新方式 文件大小
    Full update 10,385,920
    bsdiff update 704,512
    Courgette update 78,848

    原理分析

    以下内容翻译自chromium官网,略有删改。而且因为翻译水平有限,错误在所难免,欢迎指正。

    编译应用程序的问题是,即使是小的源代码更改也会导致字节级别更改数量不成比例。例如,添加几行代码时,需要进行范围检查以防止缓冲区溢出,随后的所有代码都会移动以便为新指令腾出空间。编译后的代码充满了内部引用,其中某些指令或数据包含另一条指令或数据的地址(或偏移量)。在几乎所有这些内部指针具有不同的值之前,它只需要进行一些源代码更改。

    源代码没有这个问题,因为源代码中的所有实体都是符号的。在编译过程中,在汇编或链接过程中,函数不会被提交到特定的地址。如果我们可以稍微向后退一点,并再次使内部指针具有象征意义,我们是否可以获得更小的更新?

    courgette使用原始反汇编器来查找内部指针。反汇编器将程序分成三部分:内部指针的目标地址列表,所有其他字节,以及一个’指令’序列,它决定了普通字节和指针如何交错和调整以获取原始输入。我们称之为“汇编语言”,因为我们可以运行“汇编程序”来处理指令并发出一系列字节来恢复原始文件。

    非指针部分大约是原始程序大小的80%,并且由于它没有任何混合的指针,它往往表现良好,其差异大小与源代码中的更改一致。简单地将程序转换为汇编语言形式可以使bsdiff产生的差异缩小约30%。

    我们通过引入地址的“标签”来控制指针。地址存储在一个数组中,指针列表被数组索引列表替换。 该数组是一个基本的“符号表”,符号名称或“标签”是数组中的整数索引。我们从符号表中得到的是我们表达程序的自由度。只要我们对索引列表进行相应的更改,我们就可以在数组中移动地址。

    courgette与bsdiff流程对比

    比如原始文件叫original,新的文件叫update。

    bsdiff升级的方式:

    server:
            diff = bsdiff(original, update)
            transmit diff
    
    client:
            receive diff
            update = bspatch(original, diff)
    

    服务器将使用bsdiff预先计算差异,然后将差分包直接传输,客户端再使用bspatch合成新的包,然后使用新的包升级。

    courgette升级方式:

    server:
        asm_old = disassemble(original)
        asm_new = disassemble(update)
        asm_new_adjusted = adjust(asm_new, asm_old)
        asm_diff = bsdiff(asm_old, asm_new_adjusted)
        transmit asm_diff
    
    client:
        receive asm_diff
        asm_old = disassemble(original)
        asm_new_adjusted = bspatch(asm_old, asm_diff)
        update = assemble(asm_new_adjusted)
    
    生成patch:

    合成新文件:


    Courgette将程序转换为原始汇编语言,并在汇编级别进行差异化处理。

    其中最与众不同的地方是adjust步骤。Courgette移动asm_new符号表中的地址以最大限度地减小asm_diff的大小。两个符号表中的地址在它们的统计属性上匹配,这确保了索引列表具有许多长的公共子串。匹配不会根据周围的代码或调试信息使用任何启发式来对齐地址。

    More than one executable, less than an executable

    对于上面的工作,“汇编”和“反汇编”必须是严格反转,“original”和“update”必须是单一格式可执行文件。

    如果“original”和“update”可以包含多个可执行文件以及大量非编译文件(如JavaScript和PNG图像),则它更加有用。

    对于GoogleChrome,“original”和“update”是一个存档文件,其中包含安装和运行浏览器所需的所有文件。我们可以将差异更新视为一种预测,然后是一种猜谜游戏。在其最简单的形式(只是bsdiff/bspatch)中,客户端只有一个愚蠢的猜测,即“original”,所以服务器发送一个二进制比较来将“original”更正为所需的答案“update”。现在,如果服务器可以传递可用于产生更好猜测的提示,但我们不确定猜测是否会有用。我们可以通过将原始和猜测结合起来作为差异的基础来确保不会丢失信息:

    server:
            hint = make_hint(original, update)
            guess = make_guess(original, hint)
            diff = bsdiff(concat(original, guess), update)
            transmit hint, diff
    
    client
            receive hint, diff
            guess = make_guess(original, hint)
            update = bspatch(concat(original, guess), diff)
    

    这个系统有一些有趣的属性。如果猜测是空字符串,那么我们与普通的bsdiff具有相同的差异。 如果猜测是完美的,差异将很小,只是一个复制猜测的指令。

    在极端之间,猜测可能是“update”的完美子集。然后bsdiff会构造一个差异,主要是从完美预测和原始材料中构建更新。这就是Courgette如何处理包含可执行文件和其他文件的tar文件的输入。 提示是每个嵌入式可执行文件的位置以及asm_diff。

    一旦我们有了这个预测/修正方案,我们就可以用它来减少客户需要完成的工作量。 可执行文件通常具有不包含内部指针的较大区域,如资源部分通常包含字符串表和各种可视元素(如图标和位图)。反汇编程序生成一个汇编语言程序,几乎可以说“这是一大块常量数据”,其中的数据与原始文件相同。 bsdiff然后为常量数据生成一个diff。 我们可以通过从反汇编中省略无指针区域并让最终差异来完成工作来获得基本相同的效果。

    总结

    Courgette将输入转换为一种比直接二进制比较更有效的形式(assemble),在变换后的空间进行差分压缩,并将变换反转以获得原始格式的补丁输出。

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