余涛　刘泽燊

摘要：近几年，与计算机网络信息相关联的行业越来越多。遗传算法在计算机网络中应用发展是比较快的，其不仅应用范围较为广泛，而且能够在数值优惠和机械学习、图形处理、模式识别等多个领域解决相关问题。鉴于此，本文对遗传算法在计算机网络中的应用进行了研究。

关键词：遗传算法；计算机网络；应用

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）04-0134-01

1 遗传算法的基本原理及其特征

遗传算法的基本原理是，通过遗传机理与生物的自然选择的基本特点，对网络数据传输的方式做对应的模拟，从而达到个体与群体之间信息互换的目的，并实现网络之中的信息进行传输与分割，接着可以将信息组合于网络终端，最后实现优化信息搜索功能。遗传算法的基本特征是可直接对结构对象做相关操作，这样就不会受到求导和函数连续性的限制，隐蔽性能力和全局寻优能力比较强。

2 遗传算法在计算机网络中的应用

2.1 遗传算法在实际计算机网络优化工程中的应用

在网络拓扑路径优化过程中，怎样由网络流量和终端负载来达到网络拓扑路径的最短化，并使网络布置费用最低，此为网络优化工程中一道难以解决的问题。为了解决这一难题，一般可通过下述方法来解决。先根据各个结点的物理坐标将其按一定的比例进行缩放，得到一个逻辑二维的空间，并把它充当网络优化初始值。在全终端网络问题上，为解决使用遗传算法解决全终端网络的拓扑优化布置的问题，需要顾及到各个终端的负载情况，将在网络连通约束条件下的网络投资费用最低作为优化的目标。先从随机产生的初始网络布置方案开始，使用遗传算法对搜索进程进行逐步优化。针对各个可行的网络布置方案结合结点负载控制表等制约方案来对网络投资费用进行计算，在持续搜索中，实现对全终端网络的评价。所以，可以得出结论，如果网络拓扑路径距离最小，那么在该路径上的网络的布置费用也最低，这是我们优化的方向。

2.2 遗传算法在网络入侵检测系统中的应用

在以计算机为工具，以数据库为核心，辅以通信技术来建立客户关系管理的系统中，通过现代化科学技术对每一种资源进行管理和控制，实现网络范围内的共享。在测试系统服务器中，使用的软件的架构为B/S架构，每一个用户可通过浏览器登录并对系统进行访问。在保障数据安全性方面，服务器和工作站可使用UPS不间断电源，使用这种电源还能给减缓电网波动对网络的影响作用。基于网络的入侵检测系统能够获得大量的有价值含量的数据信息，并对数据是否具有破坏性进行确认。如果防火墙抗拒这些尝试，除了防火墙之外的基于网络的入侵检测系统此时就能发挥其作用了，它能查明不明数据的攻击意图。基于主机的入侵检测系统不能对未攻击到防火墙内主机的未遂攻击进行跟踪，但是，信息的丢失，对安全方的威胁是比较大的。在终端主机网络安全技术方面，人们能够接受的规模性的应用有这些：杀毒软件、辅助安全工具和网络防火墙等。

2.3 遗传算法在计算机网络可靠度优化计算中的应用研究

在该研究中，我们假设计算机传输介质两节点之间最多只存在一条直线的链接路。该计算机网络可通过数学图来描述即G=（N，L）。通常情况下，网络的节点很难出现故障，网络链接介质是否可靠跟其长度无直接联系，网络链接路与网络通常有两种工作状态出现，一种是正常工作，一种是出现故障。如果全部的计算机网络用户都能实现互相联通，那么就能够构建成G图的一棵生成树，而且能够保障所有结点的正常工作。不论在什么时候，可能只有L种的子集（L）是正常状态，所有结点都是正常状态。所以，在对计算机网络的可靠度进行计算时，需要利用到数学建模。由遗传算法的分析过程，可构建一个计算机网络的通信系统，接着可使用遗传算法做仿真实验。对一个计算机算的网络信道可靠度优化计算的实验，接着，可作多次计算，最后建立对应的数学模型。在计算机网络可靠度优化实验中，恰当地使用遗传算法，能够将网络的稳定性和可靠性进行优化。在算法的调整中，一定要针对基因的表达式的网络连通性进行判别。在这个过程中，可对gij进行观察，如果gij为1，那么可做原交叉变异的操作，如果gij=0，此时可令gij=1，若此时操作还不能实现，那么就可以跳转到初始点重新判别，如此反复，不断循环。

3 结语

遗传算法的研究是具有较大的实际意义的，它在很多复杂的计算机网络问题中能够发挥重要作用。所以，对算法的研究是很有必要的。通过研究，能够消除算法的不利因素的影响，从而有效提升算法的运行质量，使算法在实践中获得更大的作用。

参考文献

[1]李敏强，等.遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科学出版社， 2002.

[2]张凡.網络图的计算机算法及显示方法分析[J].郑州铁路职业技术学院学报，2015（2）：29-31.

[3]李敏强，等.遗传算法的基本理论与应用[M].北京：科学出版社，2002.