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计算机通信网络中流量和容量的分配优化
朱强
摘 要：计算机通信网络技术是当前应用较为广泛的基础之一,其容量与流量的分配将会直接影响到整个网络的性能,为此优化容量与流量分配成为此项技术当前应用中所关注的主要问题.论文将通信网络流量与容量分配数学模型作为基础,提出了具体优化办法,并对其优化效果进行了阐述.
关键词：计算机通信网络；流量；容量；分配
现阶段在计算机通信网络应用过程中,人们对于其性能所提出的要求不断提升,为迎合此需求有必要在流量及容量分配上做出优化.应用有效办法将通信网络的流量与容量分配进行优化,不仅有助于提升网络性能,同时也能够进一步实现资源优化.
一、计算机通信网络流量与容量分配数学模型
计算机网络应用期间,网络中流量与容量的分配属于关键问题,其作用表现在于网络于节点通信量的基础上,针对网络性能及效益给予合理的分配.有效的分配能够促使整个网络性能得以优化,符合用户的需求,同时也有助于降低网络运行成本. 为此, 在进行计算机通信网络数学模型设计期间,需要考虑到其是否能够控制运行成本及提升网络性能的原则,深入探究系统约束条件及结构,同时结合计算机网络运行状况,明确最佳容量与流量分配策略.数学模型构建的目的包括以下几点：其一,明确数据模型约束条件为链路容量大于通信流量,同时确保为链路 1 选择一条链路容量.其二,计算机网络备选路由器仅能够出现两种选择,包括选中与未选中.其三,构建数据模型能够明确网络运营总和[1] .
二、计算机通信网络中流量与容量的分配优化
计算机通信网络容量与流量分配优化的遗传算法优化求解过程包括以下几个方面：第一,针对需要解答问题数据与遗传算法多种控制参数给予输入；第二,明确遗传算法中的染色体编码,依据随机原则生成初始染色体群,在此种算法中选择三个,且每个群中存在多个染色体.第三,针对各群体中染色体适应值给予有效计算,针对各群体经由法做出复制,各群体中完成染色体基因转换,后完成群体中染色体变异.第四,初始染色体群体中,明确出最优化个体,若明确出的个体适应值高于上一代金华的最优化个体适应值,则需要将变异与交互频率进行降低处理,促使其能够恢复到初始状态,若持续时代最优化适应值均没有出现提升,则需要适当修改遗传参数[2] .
三、计算机通信网络中流量与容量的分配优化结果分析
应用以上所提出的数学模型,对计算机网络通信流量与容量实现优化分配,将最终结果作为基础选择分析措施.
第一,通信网络相关容量与流量优化分配到遗传体系中,在分组长度的增加下,需要选择平均分组,促使其处于延时与链路应用率上,呈现升高状态.也可将通信量直接在链路负荷重位置分配到负荷相对较轻的位置,促使通信网络所面临的瓶颈得以打破,最终实现资源优化的效果.
第二,计算机通信网络在分组长度的增加下,相应的网络运行费用呈现出持续增长的趋势,此现象的存在将会致使计算机通信网络中负荷在分组长度的增加下而不断加重.基于此,需要确保所选链路容量足够,但达到此标准可能会出现链路相关费用增加的情况.计算机自身通信网络ARPA中,存在分组长度的变化情况, 此种情况对最终网络平均时延具有一定影响作用.但在OCT网络于ARPA网络中,链路费用所占比例较大,即分组自身长度针对链路线管费用具有较大影响作用,而应用遗传算法模式实现网络容量与流量分配优化,可有效降低网络自身运营费用.
第三,网络一般阴性费用与延时费用会在分组长度的增加下而不断上涨,但平均时延会随之降低,基于网络实时性视角进行分析,若单位分组时延费用为0,则分组时延将不再重要,为此,实现分配优化过程中,计算机通信网络容量与流量优化分配遗传算法会选择容量较小的链路,借由此来降低链路相关费用的投入[3] .但值得注意的问题是,延时费用会在分组延时费用的增加下不断增加,计算机通信网络容量与流量优化分配遗传算法会选择相对较大链路,以此来达到控制网络运营费用的效果.
四、结语
经由优化网络中容量与流量分配可促使整体运营费用得以控制,同时也能够在一定程度上提升网络性能,为此,优化容量与流量分配也成为网络应用中的关键问题.构建科学合理的数学模型,将此作为基础将通信网络相关容量与流量优化分配到遗传体系中,分组单位分组长度与网络运营费用之间存在密切关联,结合一定规律选择最佳链路及分组长度便能够获取到最佳优化方案.
通信网络论文范文结:
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