基于遺傳算法的計算機通信網優化探討

朱威威

摘要：隨著經濟的高速發展，帶動計算機通信網絡技術的發展，現代化進程離不開計算機信息技術的支持。計算機通信網優化設計是提升計算機網絡性能的主要手段，為人們上網學習工作提供一定的保障。遺傳算法是生物遺傳法則中一種自然選擇最優機制，是促進生物不斷進化的主要方法，遺傳算法不僅可以運用與生物遺傳法則中，還可以應用在計算機通信網的優化設計工作中，本文就基于遺傳算法來研究探討設計計算機通信網優化工作，希望可以為計算機通信網優化工作貢獻自己的綿薄之力。

關鍵詞：遺傳算法；計算機；通信網絡；優化設計

隨著社會的進步發展，經濟的繁榮，為了更加便捷的辦公學習，為了更有效、可靠的傳遞信息、處理信息，孕育出計算機通信網。但是由于通信網的工作環境較為復雜，需要選擇最佳的通信網工作機制，因此，優化計算機通信網成為通訊工程研究領域備受關注的研究課題。本文基于生物遺傳法則中的遺傳算法來研究計算機通信網優化設計，在文中首先系統地介紹遺傳算法與計算機通信網兩大概念；其次，根據遺傳算法研究計算機通信網優化的設計方案。

計算機網絡優化的傳統方法大多是在經驗累積的基礎上，人們通過一些簡單的計算方法完成的，計算簡單但是也存在明顯的缺點，遺傳算法是在當搜索范圍較大時，可以精準找到解決問題的方法，有較靈活解決問題的空間。

一、概述

在這一板塊，筆者簡要介紹遺傳算法與計算機通信網這兩個基本概念，其中重要介紹遺傳算法的特點和計算機通信網的主要任務。

（一）遺傳算法

1.含義。遺傳算法是1957年美國J.Holland教授首先提出的，是根據生物界適者生存，優勝劣汰遺傳機制而演化而來的隨機化搜索方法。

2.特點。（1）可直接對結構對象進行操作，無求導和函數連續性限定；（2）具有內在的隱并行性和更好的全局尋優能力；（3）采用概率化的尋優方法，能自動獲取和指導優化的搜索空間，自適應地調整搜索方向，不需要確定的規則；遺傳算法是現代有關智能計算中的關鍵技術，是計算機科學人工智能領域中用于解決最優化的一種搜索啟發式算法，是進化算法中的一種，遺傳算法也可以應用于計算機通信優化的探討。

（二）計算機通信網

1.含義。計算機通信網是指將若干臺具有獨立功能的計算機通過通信設備以及傳輸媒體互連起來，在通信軟件的支持下，實現計算機與計算機之間的信息傳輸與交換系統，通信網為計算機之間的數據傳輸和交換提供技術條件支持，計算機技術發展也促進通信技術的發展，豐富通信網絡的功能。

2.計算機通信網的任務。計算機通信網的任務主要有數據傳輸、提供資源共享、提高系統可靠性、采取分布式處理、實時管理控制分散的管理對象、節省各類軟件和硬件的開銷等多個任務，計算機通信網是信息現代化的主要標志。

（三）計算機通信網運用遺產算法的優勢

遺傳算法可以有效的解決組合優化和復雜函數的優化問題，能夠推動計算機通信網的優化設計，其優勢主要有：

1.搜索選擇范圍廣。在進行優化選擇時可以將全部優化變量編碼作為搜索對象，擴大優化選擇的范圍能夠更加利于問題的解決。

2.工作效率高。計算機通信網優化設計過程是由一個解群向另一個解群搜索，其效率要高于其他搜索方式。

3.針對性強。遺傳算法在尋找優化方法時不會利用除目標函數值外的數據信息，具有較強的針對性。

二、基于遺傳算法的計算機通信網優化設計

（一）計算機通信網優化設計的要求

1.連通性。要保障在通信網中計算機之間的連通性，合理解決因為網絡設備有限或出現故障造成無法連通的情況，連通性是計算機通信網優化設計的基本要求之一。

2.可靠性。主要指的是通信網的信道和設備不易出現故障，或有備用信道和設備進行迂回傳遞信息，保障通信網的通暢。

3.快速通信。計算機通信網采用分組交換，需要分組在交換機中排隊等待，造成傳輸時延，在計算機通信網優化設計中盡量減少時延，保證快速通信。

4.高質量。計算機通信網進行數據傳輸工作時出現誤碼率低、信噪比大。

5.靈活性強。計算機通信網需要逐步投資擴建，在擴建過程中不斷有新用戶加入通信網中，這就要求計算機通信網能夠有不斷擴容的靈活性。

6.經濟適用性強。在計算機通信網優化設計中要充分考慮經濟因素，盡量做到經濟適用，減少經濟開支，實現利益最大化。

（二）計算機通信網優化設計的主要步驟

按照遺傳算法對計算機通信網進行優化設計，必須嚴格按照規定的步驟進行，避免出現算法錯誤，影響計算機通信網優化進程，造成更大的經濟損失。計算機通信網優化設計的步驟主要分為確立編碼方案、適應度運算、選擇運算、交叉運算、變異運算等五個基本步驟，下面筆者進行具體分析著五個基本步驟：

1.確立編碼方案：經過程序編碼后的序列稱為染色體，這些染色體隨機產生一組初始染色體，初始染色體又被稱為計算機通信網優化設計方案中的初始群體。

2.適應度運算：初始群體數據在上一環節已經產生，在這一環節中要進行適應度運算，形成組解，對于形成組解內的各個染色體適應度進行求解。

3.選擇運算：將計算機通信網優化設計實際所需要的染色體遺傳到下一代群體中，在遺傳完成后在進行概率運算，并且隨機產生符合條件的下一代染色體。

4.交叉運算：對新形成的染色體進行配對，計算交叉概率，然后進行部分染色體互換。

5.變異運算：在這一運算環節以變異的概率為主，在變異點對染色體基因值進行改變，重復進行之前運算步驟，直到產生符合條件的優良個體，就是計算機通信網優化設計的最優設計結果。

（三）計算機通信網優化設計結果分析

計算機通信優化設計需要有清晰明了的計算環境，而遺傳算法是在matlab環境下進行計算的，種群大小為100，最大迭代次數為300次，交叉率為0.5，變異率為0.7。在計算機通信網優化設計過程中，通信網的網絡費用、時延、可靠性都是0.33，但是為了提高可靠性，達到低成本的目標可以提高到0.5，這樣更有利于提高計算機通信網的優化設計成果。

三、結束語

由于經濟高速發展，對計算機信息技術的要求也越來越高，優化計算機通信網成為必然，使用遺傳算法能夠較明顯的優化計算機通信網，提高通信網的可靠性，保障通信網連通性，實現高質量的快速通信，減少時延，降低經濟成本，提高通信網的靈活性，使之適應新時期的經濟發展。筆者也堅信遺傳算法不僅僅可以運用到計算機通信網優化設計中，在未來還能夠被更多領域開發利用，為人類社會提供更加便利的生活方式，提高人們生活水平，總而言之，筆者基于遺傳算法研究計算機通信網的優化，就是希望能夠提高計算機通信網的可靠性，更好的服務于人類的生活和工作。

參考文獻：

[1]張春余. 基于遺傳算法的計算機通信網優化設計[J]. 黑龍江科技信息，2014，09：148.

[2]張晨光. 遺傳算法在計算機通信網優化中的價值探究[J]. 產業與科技論壇，2015，12：59-60.

[3]廖葵，張江. 基于遺傳算法的計算機通信網優化設計[J]. 電子技術與軟件工程，2015，21：42.