基于遗传算法的计算机网络改进设计

张 红

福建船政交通职业学院，福建 福州 350007

最近几年，我国科技水平不断提高，计算机网络体系不断改革和创新，计算机网络规模不断增大，这无疑对计算机网络的可靠性、稳定性提出了更高的要求，而遗传算法的出现和应用，可以避免计算机网络在优化设计的过程中，出现局部最优解死循环问题，能够准确、高效地得到计算机网络全局最优解，为提高计算机网络的稳定性、可靠性和安全性打下了坚实的基础。因此，在遗传算法的应用背景下，如何科学优化设计计算机网络是设计人员必须思考和解决的问题。

1 计算机网络相关概述

1.1 计算机网络组成

对于计算机网络而言，其主要由以下四个部分组成：网络终端、网络节点、网络节点线路、计算机。在宏观层面上，计算机网络主要包含三大核心模块，分别是数据传输模块、用户终端模块和软件模块。计算机网络在具体的运用中，主要采用通信链路的方式，将分布在各个区域的多台计算机进行有效连接，使其连接并结合为统一整体[1]，以达到传递和共享信息数据的目的。资源子网属于用户终端模块，主要用于对信息数据的处理和传输，确保相关信息数据能够安全、稳定地传输到指定的网络中。计算机网络组成如图1所示。

图1 计算机网络组成

1.2 计算机网络可靠性原理

1.2.1 网络数据传送的稳定性

只有保证计算机网络可靠性，才能提高计算机运行性能，实现网络协议的有效转化。因此，为了充分发挥计算机网络原理的应用优势，设计人员要提高网络数据传送的稳定性，同时，还要保证各个计算机的独立性[2]，避免因个别计算机出现故障而影响其他计算机的正常使用，同时，还要针对计算机独立性特征，采用数据共享的方式，充分利用网络资源，对计算机网络内部的信息数据进行科学分析和处理，以保证网络信息数据的完整性、真实性和可靠性。此外，由于计算机网络具有较高的地理跨度[3]，因此，为了提高计算机网络的完整性和可靠性，设计人员要在有效结合用户端和服务器的基础上，充分利用相关算法，实现对计算机网络资源的全面优化和处理，以确保网络信息数据能够安全、稳定地进行传输。

1.2.2 遗传算法的分析结论

各个计算机之间始终保持着一定的独立性，因此，在应用生物相关思维法的过程中，要采用自动检测的方式，形成一个信息数据矩阵，并进行合理地排序，以实现对最终排序结果的评估，在此基础上，充分利用遗传算法的应用优势，实现对计算机网络全局最优解的精确计算，以达到提高遗传操作水平的目的。此外，在充分结合不同算法的基础上，采用交叉算法，实现对各种信息数据的筛选处理，从而提高计算机网络优化设计效果。为了进一步提高网络搜索能力，设计人员还要利用遗传算法，采用重新编辑的方式，降低数据的局限性，从而实现搜索范围的进一步拓展，为充分发挥和利用遗传算法的应用优势打下坚实的基础。

2 遗传算法流程

遗传算法主要是指在充分结合计算机科学知识与自然遗传学知识的基础上，采用自适应优化方式，实现对生物进化论的修改、优化和完善。遗传算法作为一种常用的优化机制，可以实现对生物进化原理的科学模拟和应用[4]，因此，遗传算法具有很高的应用价值和应用前景。遗传算法流程主要包括以下两个步骤：首先，针对已有模型对求解问题的影响，采用编码的方式，形成一个庞大的遗传种群；其次，充分利用各种适应性函数，从复制环节、交叉环节和变异环节入手，对最终解进行验证，以确保最终解能够符合适应性评估相关标准和要求。如果最终解满足适应性评估相关标准和要求[5]，则说明最优解求解成功，反之，则需要重复以上操作步骤，再次求解最优解。遗传算法流程如图2 所示。

图2 遗传算法流程

3 基于遗传算法计算机网络改进设计流程

3.1 计算机网络可靠性优化准则及模型

为了提高计算机网络优化设计水平，设计人员要在严格按照可靠性优化设计相关标准和要求的基础上，完成对相关模型的构建和应用。在这个过程中，首先，设计人员要针对计算机网络实际设计需求，选用合适的网络拓扑结构，同时，还要保证网络拓扑结构容错性和冗余性。其次，为了实现对计算机系统的科学升级和维护[6]，设计人员还要确保网络体系结构的开发性，不断提高计算机网络的可靠性和安全性，为确保计算系统运行性能创造了良好的条件。再次，还要重视对高配置计算机硬件的使用，同时根据计算机运行性能，有针对性地设计和配置网络管理系统，为提高计算机网络的稳定性和可靠性打下坚实的基础。此外，还要采用优化配置的方式，对计算机网络系统内部功能模块进行拓展和优化，确保计算机网络系统功能强大、实用性强，为用户带来良好的使用体验。最后，全面控制计算机网络设计成本和网络链路设计成本，对模型最优解进行计算，从而得出网络链路的全局最优解。

3.2 基于遗传算法的网络优化设计

为了充分发挥和利用遗传算法的应用优势，设计人员要将遗传算法应用于计算机网络的优化设计中，提高计算机网络的稳定性和可靠性。为此设计人员要在控制设计相关因素的基础上，通过对计算机网络模型的构建和应用，实现对计算机网络全局最优解的求解[7]。在这个过程中，首先，要充分利用二进制相关知识，完成对初始群体的确定和编码，然后，利用相关表达式，准确无误地表达遗传基因。其次，精确计算和统计所有种群个体的成本值，并对最终的成本值进行排序处理，然后，借助适应性函数，对种群大小进行计算和汇总，为后期快速查找和调用这些数据提供重要的依据和参考。再次，选用合适的适应性函数，精确计算和统计种群规模，同时，还要筛选出概率较高的种群基因，以确保整个遗传算法的科学性和针对性。最后，根据最终条件，采用迭代计算的方式，精确计算出最大迭代结果，以保证计算机网络的可靠性和安全性，为精确求得计算机网络的全局最优解创造良好的条件。

3.3 实验与仿真

计算机网络包含若干个不同大小的节点，为了充分发挥和利用遗传算法的应用优势，设计人员要采用描述网络节点的方式，对计算机网络进行不断优化设计，以达到提高计算机网络的可靠性和安全性的目的，只有这样，才能确保计算机系统具有较高的运行性能。为此，设计人员要采用二进制编码的方式，针对网络节点的数量，充分利用遗传基因，对计算机网络进行不断优化设计[8]。为了更好地验证遗传算法在计算机网络优化设计中的应用效果，以及遗传算法的可靠性，设计人员要采用构建计算机网络模型的方式，将模糊网络算法与神经网络算法进行有效结合，从而最大限度地发挥遗传算法的应用优势，确保验证试验能够有序进行。此外，还要根据实验实际需求，将计算机网络节点个数设置为8 个，同时，将计算机网络最高迭代次数设置为100 个，计算机存储空间设置为32GB，最终得到计算机网络优化对比结果如图3 所示。从图中数据可以看出，在遗传迭代次数不断增加的情况下，计算机网络系统的稳定性、可靠性和安全性得以有效提高。当遗传迭代次数达到一定的数值后，由于受计算机硬件等因素的影响，计算机网络稳定性、可靠性和安全性不再增加，而是处于比较平缓的趋势。此外，随着遗传迭代次数的不断增加，计算机网络介质总成本呈现出不断下降的趋势，当遗传迭代次数达到一定值后，计算机网络介质总成本不再降低，而是呈现出趋于稳定的状态。当遗传迭代次数达到65 次左右时，计算机网络介质总体成本始终保持不变。这说明遗传迭代次数与计算机网络介质总体成本之间不存在相互影响关系。通过分析实验结果，不难发现，在遗传算法的应用背景下，通过利用适应性函数，可以保证计算机网络介质总体成本回归的多样性和多元性，为实现计算机网络全局最优解的精确求解打下坚实的基础，以达到提高计算机网络优化设计水平的目的。为了实现对遗传算法的全面更新，设计人员应在确保数据链的可靠性和完整性基础上，充分利用遗传算法，对计算机最终优化结果进行验证，以确保计算机网络的稳定性、可靠性和安全性。

图3 计算机网络优化对比结果

4 结 语

综上所述，计算机网络在保证计算机系统运行性能方面占据着举足轻重的地位，因此，加强对计算机网络的优化设计可以确保计算机系统能够可靠、稳定、安全地运行。通过利用遗传算法，对网络系统内部的拓扑结构进行不断优化和完善，可以确保函数分析的可靠性和安全性，实现对计算机网络的科学优化和设计，为充分发挥遗传算法的应用优势，缩小计算机网络优化成本，得到计算机网络全局最优解提供有力的保障。