基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化

1/5基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化引言目前，在人们的生活与生产过程中，网络扮演着重要的角色，因此，网络的可靠性与安全性得到了人们的广泛关注。计算机通信网络中运用了大量的先进技术，从而减少了节点与链路的使用，在此基础上，提高了计算机通信网络的工作效率。为了进一步优化计算机通信网络的可靠性，本文利用了遗传算法，旨在为社会的发展奠定安全的网络保障。一、遗传算法的概况遗传算法的依据为自然选择，它的搜索具有全局性与随机性。该算法将计算机的问题作为种群来处理，通过分解，从而实现小问题的逐一处理。遗传算法的搜索范围为整个空间，其评估具有一定的有效性，主要是由于它借助了评价策略，并且对遗传算子进行了选择、变异与交叉等，随着问题的不断变化，最终实现了最优解的寻找。遗传算法的主要特点有其操作对象为参数编码，减少了约束条件的束缚，使算法的适用范围有所扩大；其搜索具有同步性、全局性与随机性；其评估利用了评价策略；其规则为非确定性，通过引导本文由论文联盟HTTP/2/5收集整理搜索，从而实现了最优解的寻找。二、计算机通信网络可靠性的概况概述计算机通信网络的可靠性主要是指系统在规定条件下，如时间、湿度、温度、维修方式、操作方式等，其完成任务概率、满足通信要求、保持网络连通的能力。在其设计过程中，最基本的要求便是要具备安全性，如果安全性欠缺，则会造成计算机通信网络事故，在重要文件丢失的背景下，经济损失将不可避免。计算机通信网络可靠性得到了人们的广泛关注，为了提高其可靠性的设计，使网络得到优化，要对硬件、软件的功能进行有效的管理，并且要为用户端提供可靠的链路。特征计算机通信网络作为先进的应用技术，其特征有首先，有效性。它有效分析了网络的结构与产品的设计，在不同的网络协议与环境下，均能够实现网络互联，从而保证了资源的共享，在分布式处理与数据通讯网络的基础上，促进了开放式体系结构的形成。其次，高性能。计算机网络最为重要的要求便是可靠性与安全性，随着对其要求的不断提高，计算机通信网络积极利用先进的技术，从而实现对信息的综合处理。最后，智能化。该特征主要是3/5指网络的功能服务具有多元性，网络的软件与硬件等均得到了有效的管理。影响1在网络设备方面用户直接运用的便是用户终端，此时的设备安全性与可靠性十分关键，因此，计算机通信网络运用时，要注重日常维护，保证用户终端的可靠与安全，为了提高网络的可靠性，用户终端要具备较高的交互能力。计算机通信网络的服务提供者为服务器，它作为信息中心，主要包括文件服务器、数据库服务器、电子邮件服务器与WEB服务器等，此时的各个服务器均对网络的可靠性有着直接的影响，同时，也影响着网络运行的效率。为了提高服务器的可靠性，可以采用双机切换系统，虽然其成本有所增加，但促进了计算机通信网络可靠性的提高。2在网络管理方面通常情况下，计算机通信网络具有复杂性、规模性，它是由不同的设备、网络产品等构成的，此时，为了保证信息传输的有效性与完整性，促进其可靠性的提高，要运用先进的管理技术，对网络运行参数与网络信息等进行采集与统计，在此基础上，网络运行状态将保持良好，其中存在的故障也将得到查找与排除。4/5三、基于遗传算法的计算机通信网络可靠性的优化遗传算法也可以称之为GA，它最为新型的优化方法，最为显著的特点便是全局性、可操作性、并行搜索与群体寻优，在实际搜索过程中，主要运用了目标函数，并且借助了概率准则，从而实现了对复杂问题的处理，因此，它还具有较强的适应性。基于GA的计算机通信网络可靠性设计，其流程如下首先，编码方案的确定，并将编码序列称为染色体，在随机的情况下，产生一组初始染色体，将其称之为初始群体；其次，展开适应度计算，对群体中的染色体进行解码，并将其列为一组解，在运算后，明确各个染色体的适应度第三，进行选择运算，各个染色体具有明确的适应度后，将其遗传到下一代群体，并根据其适应度的大小确定各自的概率，在随机的形式下，生成下一代的染色体；第四，实行交叉运算，将群体中的染色体进行配对，部分染色体的互换是通过交叉概率实现的；第五，实施变异运算，其依据为变异概率，在变异点处，对染色体的基因值进行改变。在遗传算法寻优中，结合了满意优化，此时的适应值为综合满意度函数值，其优化结果为满足用户要求的最高综合满意度主干网设计。5/5目前，计算机通信网络中的拓扑优化问题急需处理，通过遗传算法的运用，不仅有效解决了可靠性低成本的问题，同时还满足了用户的实际需求。总结综上所述，计算机网络在世界范围内，均有着广泛的应用，作为主流技术，各个领域均十分关注其可靠性与安全