何源

（福建水利电力职业技术学院，福建永安，366000）

计算机网络可靠度优化计算中的遗传算法

何源

（福建水利电力职业技术学院，福建永安，366000）

在科学技术逐渐发展的过程中，计算机技术得到了广泛性的应用，通过计算机网络可靠性中遗传算法的技术应用，可以提高计算机技术应用的有效性，提高遗传算法的合理性，从而为整个技术的应用及建立提供充分性的保证。

计算机；网络可靠度优化；遗传算法；技术应用

通过计算机网络遗传算法的应用，可以将网络传输的可靠性作为核心性技术应用的前提，从而为网络化计算机技术的应用树立科学性的发展方向，为网络技术可靠性的发展营造良好的发展空间。对于遗传技术的算法而言，在计算机系统运行的过程中，可以提高信息搜索的高效性、便利性，从而为整个系统结构应用提供充分性的保证。在计算机系统全局性运算的过程中，可以实现计算机数值的优化，实现与之相关的相似值。本文通过对计算机可靠度优化的同时进行遗传算法的计算的分析，并进行了简单性的阐述[1]。

1 遗传算法的相关性内涵及技术优点

1.1 遗传算法的概念

对于遗传算法而言，主要是指应用的过程中将遗传机理与生物的自然的基本特征进行充分性的融合，将网络数据传输的基本方式以及整个过程进行相应的模拟，并根据计算机的基本操作进行数据内容的传输.在遗传算法应用的过程中，会在计算机的系统内寻找内容设计的相似值，在整个问题分析的过程中可以充分实现全局性以及科学化的技术操作形式，从而在根本意义上提高系统的操作能力，满足施工过程中的基本要求，为整个数据内容的搜索提供了充分性的保证。在遗传算法技术应用的过程中，首先可以实现编码方案内容的建立，将被编码的序列作为染色体，当组成编码元素时，就应该随机的组件染色体组群。其次，在系统数据排列结束之后，应该分别的对系统数据进行运算，在交叉运算以及变异运算的过程中，将基本的数据进行充分性的排列，从而在根本意义上满足数据运算的基本标准，为个体化的数据分析提供充分性的保证[2]。

1.2 计算机网络可靠度优化的概念

对于计算机网络系统而言，在整系统应用的过程中具有一定的连通性、生存性以及抗破坏等基本性能，这些有效性的技术形式被总结为可靠性的测度，整个系统内容具有一定的完善性以及工程性。而对于计算机网络可靠性而言，主要是指在系统操作的过程中，通过与维修方式、负载方式以及辐射条件等内容的充分性结合，在一定的时间内可以保证网络系统的通讯功能实现基本的技术能力，从而为整个计算机系统的工作提供了重要的参数保障形式。在计算机网络可靠度问题分析的过程中，可以将系统模式简单的分为三种，分别是2终端可靠度、γ终端可靠度以及全终端可靠度，通过概率图的制定可以将源点s以及汇点t之间，至少存在一条正常链路的概率是2终端可靠度，通过指定γ节点构成的结合的正常链路概率为γ终端可靠度，而任意两点之间都具有正常运行链路的是全终端可靠度。

1.3 遗传算法在计算机网络可靠度优化中的优势

在计算机网络系统的应用过程中，可以实践遗传算法应用的优势性。各节点之间路由的选择以及各链路之间的问题分析时计算机网络系统优化过程中的重要内容，因此，在整个技术应用的过程中为了充分的保证相关性能指标应用的合理性，应该充分保证网络消耗系统费用应用的最低化。在遗传算法应用的过程中，会通过目标函数的应用对相关问题进行搜索，然后根据概率的标准对适用性的范围进行全面性的应用，从而为整个系统内容的控制提供了充分性的保证。在遗传算法技术应用的过程中，主要可以将其分为五个组成部分，分别是基因表达、确定初始种群、核算基因适宜性的数值、遗传算法以及进化运算，通过二进制单位编码来确定网络基因，从而将种群中有效性的数据进行有效性的选择，有效的防止诈骗现象的出现，在交叉运算应用的过程中保持网络通讯的良好性。因此，可以发现，在遗传算法的应用过程中，通过对网络优化系统的分析，可以实现数据内容的合理性应用，从而为整个网络内容的优化提供充分性的保证。

2 计算机网络可靠度对系统的影响

2.1 网络设备对网络可靠性的影响

网络系统中的用户终端主要是指直接面向用户的设备，因此，整个系统的可靠性也就十分的重要。通过计算机网络日常网络系统的应用，可以为整个系统的维护提供充分性的保证，在系统可靠性建立的同时，应该通过可靠性的建立提供用户终端的交互能力，从而为其可靠性的应用提供充分性的保证。例如，在计算机系统应用的过程中，将两块网卡连接到不同的区域中，会比一块网卡应用过程中的可靠性增强。对于服务器而言，在整个系统应用的过程中是计算机网络服务的信息控制中心，同时也是服务的提供者，在系统应用的过程中通常会包括文件服务器、电子邮件服务器以及事件服务器等，通过这些系统装置的应用可以为网络系统运行过程中可靠性的建立提供充分性的保证。在一般情况下，服务器的系统出现错误，会严重影响到系统的恢复能力，而在工作的过程中，很多人们会采用两台服务器一起运行的技术形式，将其中的一台作为主机，而另外一台则做为备用机器，虽然在整个系统应用的过程中会增强适应支出的成本，但是，会为网络系统可靠性技术的应用提供充分性的保证[3]。

2.2 网络管理对网络可靠性的影响

通过网络管理系统的建立，可以为网络可靠性的建立提供充分性的保证。首先，在网络系统优化的过程中，应该科学、合理的对计算机网络软件系统进行管理，充分满足系统应用过程中的基本要求，在最低程度上应该满足各功能设备的基本要求，而且，在计算机网络管理系统的软件应用过程中，应该提供统一性的网络管理接口，并遵循一定的标准进行网络内容的管理，从而在根本意义上优化网络软件的信息交换，在信息监控的过程中应该准确发展网络系统中存在的故障性问题，建立科学性的制度解决内容，从而在根本意义上提高计算机网络系统的可靠性运行。其次，在计算机网络系统正常的运行过程中，应该通过科学性制度管理条例的建立，优化网络服务的相关制度，而且，应该定期对计算机网络系统的工作人员进行培训，从而使他们在工作的过程中可以具备专业性的职业习惯以及职业素养，避免出现工作过程中由于操作失误而出现的恶意性破坏，相关行政管理部门以及法律监管部门，应该正确认识到相关的内容，通过制度内容的优化，进行系统性的技术操作，从而为整个网络系统的有效性运行提供充分性的保证。

2.3 网络拓扑对网络可靠性的影响

在计算机网络系统的技术应用过程中，网络拓扑结构内容的分析与计算机系统的规划有着紧密性的联系，同时也是影响整个系统可靠性运行的最核心性因素。通过实践表明，在不同领域以及不同层次的计算机网络系统的应用过程中，不同规模的计算系统应该具有一定的拓扑性系统形式，只有这样才可以在根本意义上实现计算机网络系统的可靠性运用。对于互联网拓扑结构而言，主要是计算机网络系统中各个部件的连接方式，在内容展示的过程中可以通过图像进行内容的表达，因此，图论是研究网络可靠性最核心性的内容形式，很多计算机网络设计人员在问题分析的过程中对拓扑内容进行了深入性的研究，与此同时，也提出了与之相关的概念，例如，系统中的容错直径、限制连通度等，这些参数可以更准确的展现出计算机网络系统的可靠性。因此，通过拓扑结构的优化，可以为整个网络规划及内容的设计提供科学性的依据[4]。

3 遗传算法在计算机网络可靠度优化中的应用

3.1 遗传运算的基本方法

在计算机系统运行的过程中，遗传算法主要是以变异及交叉作为两种最基本的运算方式[5]。其中的变异性技术形式，主要是指在技术应用的过程中，通过对基因变异数目的确定及分析，并根据与之相关的范围进行基因段的选择，在一般情况下，变异率都会保持在0.001到0.01的范围之内，但是，应该注意的是，如果基因变异的问题出现了一定的错误现象，就应该对系统进行及时性的调整，从而将系统内容得到合理性的优化。对于交叉的技术形式而言，主要是在网络节点的范围之内[1，N]之间进行随机数字的选择，将其作为基因交叉位置的一次性操作节点，只有这样，才可以在根本意义上保证网络内容连通的最大化运行。但是，在整个技术操作的过程中会出现连通性错误的现象，当遇到这种状况时，应该对系统进行及时性的调整，优化基本的技术操作形式。

3.2 算法的调整以及仿真问题实例

通过与遗传算法的技术可以发现，在系统应用的过程中可以根据假设性的内容建立出一种通信系统，然后在通过遗传算法技术的应用进行仿真性的实验操作。例如，在计算机系统应用的过程中，我们假设计算机有六个网路信道的结合点，首先对一个计算机进行可靠度的计算，然后在进行多次的计算，最终建立起可靠性的数学模型。在这种系统应用的过程中将遗传算法得到了合理性的运用，从而在根本上保证了网络系统的稳定性运行以及技术内容的有效性提升。对于仿真实例而言，在网络系统运行的过程中，应该充分保证网络系统的可靠性，以及实例内容的优化性，在可靠度计算的过程中，可以将相关的数值通过图一表示出来，图一是网络链路价值成本以及可靠度的矩阵。通过对图一中相关问题的分析可以发现，在这中情况之下，网络可靠度结束的常数通常为2，总结的点数是5。因此，在整个系统应用的过程中，应该充分的对数据进行总结、分析，从而在根本意义上实现网络系统可靠度的合理性应用，为整个网络计算机系统的优化提供充分性的保证[6]。

图一网络链路价值成本以及可靠度的矩阵

结语

总而言之，在现阶段计算机网络系统优化的过程中，要想在根本意义上不断优化网络系统的可靠性运用，提高整个系统的科学性应用，就应该在系统应用的过程中不断探索，降低网络结点连接路的使用成本，从而保证计算机网络系统的可靠性以及实用性的技术应用。与此同时，在数学建模优化结束之后，为了保证计算机网络系统在应用的过程中，结点问题的储存及通讯不出现差异性的现象，就应应该通过遗传算法的建立，进行系统模型的应用及处理，不断提高系统使用过程中的有效性，从而为整个遗传系统的运算提供充分性的保证，更全面的发挥出网络系统的技术效果，从而为计算机网络系统的可靠度建立奠定良好的基础[7]。

[1]刘艳秋,刘君,张颖.遗传算法在计算机网络可靠度优化计算中的应用[J].沈阳工业大学学报,2006,（03）:293-295+310.

[2]卢宏煦,刘恒.计算机网络可靠度优化计算中遗传算法的实践分析[J].电脑知识与技术,2012,（01）:93-95.

[3]袁宏伟.基于遗传算法的计算机网络可靠度优化计算[J].计算机光盘软件与应用,2012,（23）:6-8+32.

[4]周海严.浅谈计算机网络可靠优化计算过程中有效应用遗传算法[J].硅谷,2010,（19）:128+112.

[5]王付华,王永杰.计算机网络中遗传算法的可靠度优化计算应用研究[J].信息与电脑(理论版),2015,（02）:91-92.

[6]吴小菁,陈星娥.遗传算法在图像识别技术中的应用[J].保山学院学报,2013,（05）:67-69.

[7]张民悦,李丹丹.基于遗传算法的桥式网络可靠度和冗余度分配优化[J].湖北大学学报(自然科学版),2014,（06）:505-510.

Genetic Algorithm in Computer NetworkReliability Optimization

HE Yuan
（Fujian College of water conservancy and electric power,YongAn,366000,FuJian）

In the process of gradual development of science and technology,computer technology has been widely applied, through the application of genetic algorithm in computer network reliability technology can improve the effectiveness of the application of computer technology,improve the rationality of the genetic algorithm,which for the establishment and application of technology as a whole provide sufficient assurance.

computer;network reliability optimization;genetic algorithm;technology application

TP393.02

A

1671-5004（2015）04-0008-03

2015-6-24

何源（1981-），男，福建顺昌人，福建水利电力职业技术学院讲师、福州大学计算机工程硕士，研究方向：网络、VB、数据库、网页设计。