| 标题 | 计算机通信网络中容量与流量分配的优化分析 |
| 范文 | 陈超 摘 要 随着我国计算机技术和信息技术的快速发展，在人们的生活中和工作中对计算机的使用越来越普遍，为人们的生活和工作带来了极大的便利。但是在众多使用者的条件下，网络中容量与流量的分配成为一大难题，如何进行有效的计算和优化才能够保证网络的速度与稳定成为研究的重点。本文首先对计算机通信网络中容量与流量形成的数学模型展开研究，然后对其优化的相关问题展开探讨。 关键词 计算机；通信网络；容量；流量；优化 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）203-0077-02 随着人们对计算机设备的广泛性使用，也对通信网络提出更高的要求，其传输速度和稳定性成为人们要求的重点，为此计算机通信网络中容量与流量的分配问题需要不断进行优化，找出更为先进的优化计算方法，提升人们在应用中的体验。 1 计算机通信网络中容量和流量分配数学模型分析 在计算机通信网络发展的过程中容量和流量分配问题一直是制约其发展的关键性问题之一，如何有效协调流量和容量之间的关系也成为计算机通信网络研究的重要问题。 在计算机通信网络中不断优化容量和流量分配主要是为了能够有效提升当前网络的传输速度，同时保证其有较高的安全性和稳定性，带给人们更好的使用效果。 从理论上来分析，在对容量和流量进行优化分配的过程中如果能够找到一个网络性能和经济效益相互平衡统一的位置时，在该位置处便能够实现计算机通信网络中容量和流量的最优化 分配[1]。 为了能够顺利的实现这一目标，技术人员需要根据两者之间的实际情况建立其准确完善的数学模型，并利用该模型来对其进行计算，找出其中最优分配点。 当然最优分配点通常只存在于理论之中，在实际之中不可能完全实现这一点，但是通过对数学模型的分析和利用，能够有效协调流量和容量之间的关系，对满足当前用户的使用需求有着非常大的帮助。 2 改进并行遗传算法分析 并行遗传算法是有效协调计算机通信网络中容量与流量之间分配关系的主要算法，能够较好的解决容量与流量分配问题。 但是随着当前使用量的不断扩大，传统的并行遗传算法已经无法解决当前容量与流量的分配问题，需要对其进行进一步的优化和改进，才能够让其发挥出更好的应用效果[2]。 将改进之后的并行遗传算法同传统的遗传算法进行比较可以发现，改进之后的遗传算法能够实现对路由中在前的基因准确判断，这对于网络容量和流量分配有着较大的帮助。路由之中在前的基因处于一种随机的状态，其有着较多的变化存在，在判断上十分的困难，但是对网络容量和流量分配带来的帮助较大[3]。 而对于路由中在后的基因实质上并不需要通过该算法进行判断，只需要使用链路流量来进行代替就可以很好的进行判断，这也是改进后并行遗传算法优化的地方。通过在这两个主要的方面做出优化，使得计算机网络中容量与流量之间的分配效率得到较大提升，带给人们更好的使用感受。 对改进之后的遗传算法进行分析，其在对网络容量和流量进行分配的时候主要需要经过以下5个步骤： 第一，将已经知道的参数和待解数据信息输入到遗传算法系统之中。 第二，该算法会从众多的染色体群中随机挑选出3个，然后对其中的每个染色体进行编码。 第三，每个染色体群中的染色体的值都是处于待解状态的，在计算出适应值的结果后要复制下来每个染色体，并进行基因交换，让染色体进行基因变异。 第四，从中挑选出最优化的染色体个数，并对其适应值进行仔细的观察，如果显示数值过高，此时需要将交互频率进行较大程度的降低，然后再观察分配优化的效果。通常需要对该过程重复多次，如果仍旧没有出现较为明显性的改变，此时需要对其遗传参数进行重新设置。 第五，将其与初始的群体进行混合，然后对他们进行重新分配。 3 从计算机仿真结果上展开优化 计算机通信网络容量与流量的分配优化还需要加强对计算机仿真结果的分析，从计算机仿真结果中可以获取到大量运行时的实际数据，对其中一些不合理或存在问题的地方加以优化，能够有效提升网络容量与流量分配的合理性。 3.1 提高链路的运用率 当前改进之后的遗传算法在应用中能够有效减少平均分组时产生的延时时间，提升链路的运用率，其改善的效果和程度在分组越长的网路之中效果越发的明显。 当实际运行过程中某条链路出现云心符合过重的情况时，改进遗传算法会自动将该线路上的通信量调节到其它符合较轻的线路上面，以此来提升整体的运行性能，同时也提升了资源的利用效率。 3.2 调节分组长度与链路费用关系 经实践调查研究表明：计算机通信网络的运行费用与分组长度呈现出一种正相关关系，当分组长度增加时会加大计算机通信网络运行的负担，使其费用出现增加。其增大的费用主要来源于两个方面： 链路的容量加大和链路的数量增加。在當前的计算机通信网络中主要有ARPA网络和OCT网络两种形式，在这两种网络运行方式之中，链路费用都占据着总运行费用的很大部分比例，而链路费用的高低又受到分组长度的影响，充分调节分组长度与链路费用之间的关系也成为研究的重点所在。 改进之后的遗传算法基于此加强了优化的力度，通过对建立数学模型的灵活运用，实现运行成本降低而网络整体性能得到提升，提升网络中容量与流量分配的合理性。 3.3 调节分组长度与可变费用关系 当计算机通信网络分组长度出现增加之后，其网络费用和延时费用也会随之出现增长。从这一点出发展开分析，在遗传算法之中应当选择容量较大的链路进行运行，这样能够有效减少网络运行所需要的费用。 如：在ARPA网络中如果将分组延时费用进行适当的提升，在不影响到网络费用在固定费用中所占据的大部分比例之下，都不会对可变费用造成较大的影响。在OCT网络中，可变费用与通信网络的流量密切相关，如果电网分组延时增加，那么可变费用也会随之增加。 4 结论 综上所述，计算机通信网络中容量与流量分配的对于提升当前计算机网络的整体性能有着非常大的帮助，对其开展的优化工作应当引起高度的重视。 但是在实际的优化过程中，其受到的影响因素较多，为优化带来非常大的难度。通过改进并行遗传算法，建立科学合理的数学模型，加强对相应的仿真结果进行分析，并结合实际的运行情况展开分析，能够找出更为加优化的分配运行方案，从而提升网络的整体运行性能，降低运行所需要的费用。 因此，在当前的计算机通信网络发展过程中应当加强对并行遗传算法的优化和改进，使其能够在容量与流量分配问题上提供更大的帮助，使其综合效率得到提升，促进我国计算机通信技术的发展。 参考文献 [1]许福永，林晓辉.计算机通信网络中容量与流量分配的优化研究[J].甘肃工业大学学报，2003（2）：77-80. [2]申健，许福永.基于禁忌搜索算法的计算机通信网络中容量与流量分配问题的优化研究[J].兰州大学学报，2003（3）：35-39. [3]林静，卢会春.计算机通信网络中容量与流量分配的优化分析[J].电脑迷，2017（12）：148. |
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