基于遗传算法的计算机网络改进设计研究

冯建云

（山西建筑职业技术学院 山西省晋中市 030600）

随着科技的进步，计算机网络体系不断更新。计算机网络规模扩大及电力网络等各种网络普及，对网络可靠性提出更高的要求。信息网络技术发展成为结构化发展的先决条件，计算机网络在一些重要领域应用广泛。信息网络可靠性是提高网络质量的重要评判标准，利用程序优化能降低网络造价。计算机网络可靠性由外界环境可靠性与工作人员可靠性等构成，目前我国计算机网络稳定性研究基于电信信号网络交换研究，利用电信信号传输实现容量改变，但可靠性对线路要求较高，后期网络故障率提高，在评价体系中实现网络优化设计，随着智能优化方案数量增多，利用优化手段对遗传算法进行优化形式得到应用，实现网络整体优化。

1 计算机通信网络可靠性概述

计算机网络由网络终端、节点线路及计算机组成，广义的计算机网络分为用户终端模块及交换模块，计算机网络通过通信链路将不同区域计算机连接，实现资源共享。各种应用为软件模块负责实现计算机终端功能[1]。计算机网络可靠性量化称为可靠度，可靠度评估是NP 的难题，精准计算方法主要有状态空间分解法等，通常用于中小型脱贫结构网络，近似计算法是兼顾计算精度采用的折中方法，为减低差错保证信息传输完整性，对计算机网络可靠性建模需考虑影响因素。良好的故障容错技术可以保障网络可靠性。计算机网络组成如图1 所示。

计算机通信网络是将不同地域的计算机，通过交互设备完成特定功能复杂网络系统。计算机网络是为计算机相互通信提供的路径，通信子网负责计算机通信网络信息传递。计算机网络固有结构决定计算机通信网络的特征，包括分布跨度较大；通过通信设施执行信息交换。广义的计算机通信网络分为用户设备、传输交换设备[2]。计算机通信网络拓扑结构是通信网络骨架，计算机网络拓扑结构要求便于网络建设施工，适应建筑物通信环境，满足用户通信需求，具有网络局部扩展能力等。

计算机通信网络可靠性是系统工程科学。国内外有关学者将其测度归纳为网络生存性、连通性等。计算机网络基础节点要为用户终端提供可靠链路。计算机网络连通性用可靠度衡量。计算机通信网络保持连通的能力为可靠性。反映拓扑结构支持通信网络运行能力。网络完成规定功能概率为可靠度。

2 计算机网络通信可靠性遗传算法分析

计算机网络可靠度传统精确算法是对网络模型简化处理，应用相关轮求解计算。传统精确算法包括不交和算法等。容斥原理算法是完全状态枚举法基础上发展。只能解决规模较小的计算机网络[3]。智能算法适用于复杂计算机通信网络可靠度计算。目前流行的智能算法有遗传苏阿帆、蚁群算法、神经网络方法等。

遗传算法是借鉴生物界自然选择思想的全局随机搜索算法，把可能解视为种群个体，算法在种群空间随机搜索，不断使用选择较差遗传算子，产生最优解。GA 基本内容包括种群初始化、适应函数设计等。选择较差操作是遗传算法的核心，交叉操作决定GA 全局搜索能力。GA 控制参数包括交叉率及其他GA 参数。遗传算法相比传统算法特点体现在操作对象为参数编码，避免约束条件限制；有效防止搜索过程收敛于局部最优。

图1：计算机网络组成

遗传算法数学表达式为A=（P0,I,λ，L,s,c,m,T）P0为初始成员集，λ 为集体成员数量；I={0,1}为最终解编码为0 与1 元素组成。C,m为交叉与变异；s 为选择性复制；T 为最终算法结果。T=0 表明非最优解[4]。遗传算法具有不易陷入局部最优循环的优点，在解决多局部极值优化时成为首选方法。但优化过程缓慢，计算机网络可靠性优化需要对遗传算法改进，使其在与其他优化算法衔接同时保持初始解分散性。传统繁殖过程为nti=（fti|ft）λ，fti 为适应性评估评价函数值，传统繁殖过程淘汰率低，影响算法流畅性。传统繁殖中加入竞争机制，可以提高算法流畅性。改进繁殖过程为{nti=(fti/fwt)λ，

3 计算机通信网络可靠设计分析

科研人员总结许多计算机网络设计经验，规范通信网络可靠性优化设计。计算机通信网络构建要遵循国际标准，坚持先进性与实用性结合等原则。采用开放式计算机通信网络体系结构，具有较强的扩展升级能力；保证网络系统正常运行；计算机通信网络可管理性强，保护现有计算机通信网络投资，合理调配已成熟网络操作系统软件；选择较好的络链路介质，网络具有较快响应速度。

提高计算机网络可靠性有效方案是提高系统容错性，缩短计算机网络故障持续时间[5]。需采用冗余措施提高网络容错能力。避免计算机通信网络瘫痪，影响计算机网络容错能力因素包括网络中心枢纽设备容错方式等。计算机网络容错设计原则为双网络中心，要求采用并行计算机网络方法，计算机网络设计采用具有模块化结构的网络设备，提高系统长时间连续工作能力；网络服务器采用新技术，增强服务器容错性等。网络管理软件容错设计，采用具有容错功能网络操作系统实现。

计算机通信网络双网络冗余性设计是增加设备用网络，实现计算机网络容错，各网络结点通过双网络连接，通过双网络发送消息。双网络可同时传输数据，某些原因造成网络断开，物理硬件设施保证计算机网络可靠性。计算机网络要有先进的网络层次结构，采用正确合理的网络层次结构设计，才能充分发挥先进网络设备高性能[6]。随着计算机网络通信技术迅速发展，分布式网络服务移至用户级，网络多层设计是模块化，由于多层网络结构具有确定性，在扩展中进行故障查找等维护工作易于操作。计算机通信网络利用网络第三层业务功能，减少配置不当引起网络问题。计算机通信网络多层结构对网络故障隔离，多层模式使通信网络移植更加简单，对以往计算机通信网络具有很好兼容性。

4 计算机通信网络可靠性影响因素分析

计算机通信网络可靠性影响因素包括网络设备，网络拓扑结构等。网络设备包括用户设备与传输交换设备，是计算机通信网络可靠性的关键。维护要确保用户终端可靠，如安装两块网卡可靠性高。服务器包括数据服务器、Web 服务器等，其可靠性影响计算机网络可靠性。

大型计算机网络由不同厂商网络产品构成，要降低信息丢失率，提高网络可靠性，要进行实时采集网络运行参数。计算机网络通信设计中，注意合理选择网络管理软件。要求网络管理软件遵循标准网络管理协议，与其他网络管理软件进行管理信息交换。可以随时监控网管理网络，为网络管理维护提供依据。为保证计算机通信网络运行，要加强对计算机通信网络应用人员培训，为防止人为操作失误，可运用行政措施确保计算机网络正常运行[7]。计算机网络拓扑结构为通信网络规划问题，不同应用领域的计算机网络通信需具有不同网络拓扑结构，分析计算机网络拓扑结构的影响是研究核心，互联网络拓扑结构是计算机网络部件主要连接方式，计算机通信设计者提出许多网络概念，如限制连通度，限制容错直径等，准确度量计算机通信网络可靠性。

实际工作中人们经常需要使多个目标最佳优化，如涉及新产品要考虑其制造成本最低，及产品可靠性等，设计目标改善可能相互抵触，需要在设计目标中折中。目标分为总目标与子目标，希望多目标优化子目标同时达到最优值较为困难，只能使各子目标函数达到最优。多目标优化问题Pareto 解构成集合为Pareto 曲面，计算机网络可靠性优化设计是NP-hard 组合问题，包括极大化网络可靠度，极小化投资成本，反映网络可靠性优化问题具有片面性，需要对二者追求目标进行折中处理。目前国内外网络可靠行单目标优化问题研究较少，在网络可靠行多目标优化有待深入研究。

5 基于遗传算法的计算机网络优化设计

遗传算法在基于网络可靠性中常用于解决多个局部极值优化问题，寻求最优解可能较为漫长，需要对遗传算法改进，如引入竞争繁殖可以与其他优化方法衔接，使遗传算法借机长编码问题更高效。基于遗传算法的计算机网络优化设计要对计算机网络拓扑结构合理选择，选择开放性网络体系结构，对网络系统优化配置。根据计算机网络特点，信息处理需要采取先来后到顺序，构建可靠性的网络优化数学模型。计算机网络通畅有M 条待选链路与N 个节点，各种问题以编码形式描述，需要进行网络中随机待选链路的选择，遗传算法搜索N 个节点，N-1 条链路组成完整网络。

构建数学模型将网络拓扑设为A(S,D),D 为链路集合，成本计算公式为|S|=n,max|E|=n（n-1）/2.解集为（X12,X13…，Xln,X23,…X2n,…X(n-1）,构建数学模型T(X)≥Tmin(X),Tmin(X)为优化设计满足可靠性要求；需保证网络连接通畅，链路成本最低。对网络进行优化设计，利用二进制方法编码初始群体；对种群个体成本计算，以f(x)=(x-1)/(Ps-1)为适值函数。将小概率种群基淘汰；利用改进后遗传算法实施网络节点优化，进行迭代计算保障网络可靠性最优解出现。

计算机网络优化设计中，以通过遗传算法得到更高精度的搜索方式，需要立足计算机网络中主要问题解决，提高网络搜索效率。利用遗传算法搜索优化需要将搜索精度作为关键评价标准。遗传算法具有易于操作等优点，但易局限于局部最佳优化，需要通过对搜索方式优化提升遗传算法搜索速度。由于遗传算法通用性强，可与其遗传算法有效结合，利用二者进行邻域解对比，在运行中不断搜索优化解。网络节点进制表如表1 所示。

表1：网络节点进制表

计算机网络包含若干节点，如何对网络优化设计是解决问题的关键。二进制编码规则简单，采用二进制编码进行网络节点基因描述，为研制计算机网络可靠度优化设计效果先进性，基于改进遗传算法，模糊神经网络算法对比，最大迭代次数为100，计算机内存为32GB，采用Win7 操作系统。网络系统可靠度随着遗传算法迭代次数增加提高，网络可靠度提高受制于硬件因素趋于平缓。在随着迭代次数变化中，总体呈现相反情况，成本不断降低，迭代次数增加，成本降低苏打绿呈现趋于稳定情况。迭代数量控制在65，对成本的影响可忽略。要通过其他手段对网络优化，遗传改进算法中，采用满意度函数，通过强化适宜性函数优点，保证成本回归多样性。利用容斥原理计算网络提高网络稳定性，充分发挥网络优化优势，在不断迭代中寻求最合理优化成本，保证数据链的完整性，不断对计算机结果校核。

6 结语

随着网络通信的发展，链路容量不断提高，网络可靠性问题日益重要。计算机网络可靠性对计算机系具有重要影响，通过优化计算机网络可靠性设计，可以使计算机系统稳定运行。本文分析计算机网络可靠性因素，优化设计计算机网络可靠性，利用遗传算法具有方便快速得到系统整体最优解特征，解决系统不流畅等问题，通过实验仿真得出对网络可靠性优于其他算法。随着计算机网络的发展，要求相关人员探索遗传算法网络优化设计中的作用，提升计算机网络可靠性。