分析计算机网络服务质量优化方法

2015-03-23叶玉华

电脑与电信 2015年5期

叶玉华

（福建卫生职业技术学院，福建福州 350101）

1 引言

随着计算机网络业务的不断扩展，各种业务对网络要求的不断提高，为了确保网络服务的正常、有效，必须尽可能提高或者确保特定业务的服务质量，进而保证计算机网络的全面应用。在计算机网络服务运行过程中，不仅会影响用户的使用情况，还会影响整个网络的操作性能。为此，在优化计算机网络服务质量的时候，必须遵循一定的原则，之后采取有效的优化方法，有效提高计算机网络服务的效能。

2 计算机网络服务质量优化原则

在优化计算机网络服务质量的时候，必须充分考虑网络服务分配情况。首先，遵循资源再分配原则。随着计算机网络用户的不断增加，以及计算机网络资源的有限性，怎样合理分配网络资源，成为了一个值得深入探讨的关键问题。在对网络资源进行列队排序的时候，需要在网络服务过程中予以分配，这样才可以达到预期的工作效果。其次，遵循适当调整网络任务原则。在计算机网络服务中，可以利用一个服务器对多项任务进行同时操作，这样能够避免发生网络服务操作拥堵的现象。针对多项任务的同时操作而言，需要保证多项任务的同类型，这样才可以开展相应的任务。最后，对操作中的阻碍窗口进行优化，也就是说，在操作过程中，尽量降低运输途中对网络功能的分散。现阶段，网络已经成为了一种资源，在人们的生活、生产中得到了广泛应用。为了更加合理、科学的发挥网络资源的作用，一定要遵循以上原则。

3 计算机网络服务质量优化方法

3.1 凸优化方法

在计算机网络中，凸优化包括很多不同的优化模型，其中比较典型的就是二次规划或者线性规划等。随着科学技术水平的不断提高，对凸优化方法的研究越来越深入，人们对问题自身的凸性了解越来越深入，在某种程度上而言，凸性对优化方案的制定有着决定性的作用。在网络效用最大化研究中，一般均是在凸优化模型求解的基础上展开的。凸优化模型目标函数就是凸函数，约束集自身为凸集，等式约束函数是仿射函数的一种，针对网络效用最大化研究来说，其目标函数为凹函数。

针对缺乏约束凸目标函数优化过程来说，需要对一阶条件予以充分利用，明确一阶函数为零时的变量值，此为最优方案，假如利用数值方法，主要包括牛顿法、梯度法，均可以计算得到最优解。在调度与资源分配过程中，由于资源自身条件的约束与技术水平的限制，需要一个限制集，才可以得到最优解。假如每个节点自身效用函数为凸函数，并且具有线性约束特点，形成了一个可解的结合面体，为此，此模型是一种典型的凸优化模型。在进行求解的时候，还需要将其分解为无约束优化问题，通过此过程，利用牛顿法或者梯度法进行迭代计算，得到最优解。

障碍法主要是为每个不等式约束障碍函数而设计的，只有在达到约束不等式条件的时候，才可以不断趋向零，假如约束等号成立，函数将逐渐趋向无穷，在原有目标函数中运用障碍函数，可以为牛顿法的运用提供可靠依据。

3.2 整数规划多项式算法

网络资源选择与设置方面，均存在着离散决策变量现象，由于这些现象的存在，导致可行域自身凸性遭到损坏。在某种程度上而言，想要在多项式时间中找出全局最优解，一般难度较大。在通信网络中，由于资源配置的离散化，因此，出现了很多的离散优化问题。在网络优化问题中，路由选择问题十分常见。假如单纯考虑延时问题，可以利用模型化最短路径方式进行路由选择。

通常而言，整数规划与混合整数规划大部分都是在模型难度大的情况，引申出了很多问题，与模型结构有着密切关系。在实际工作中，较为典型的问题就是借助论图技术在多项式时间中找出最优解方案，比如网络流问题，最大流可以用在对有向传输网络中，在链路容量被制约、节点流守恒的情况下，需要对流量进行有效的调度，尽可能让传输流量总和满足实际要求，实现计算机网络服务质量优化效果。