基于遺傳算法的計算機網絡改進設計

張 紅

福建船政交通職業學院，福建 福州 350007

最近幾年，我國科技水平不斷提高，計算機網絡體系不斷改革和創新，計算機網絡規模不斷增大，這無疑對計算機網絡的可靠性、穩定性提出了更高的要求，而遺傳算法的出現和應用，可以避免計算機網絡在優化設計的過程中，出現局部最優解死循環問題，能夠準確、高效地得到計算機網絡全局最優解，為提高計算機網絡的穩定性、可靠性和安全性打下了堅實的基礎。因此，在遺傳算法的應用背景下，如何科學優化設計計算機網絡是設計人員必須思考和解決的問題。

1 計算機網絡相關概述

1.1 計算機網絡組成

對于計算機網絡而言，其主要由以下四個部分組成：網絡終端、網絡節點、網絡節點線路、計算機。在宏觀層面上，計算機網絡主要包含三大核心模塊，分別是數據傳輸模塊、用戶終端模塊和軟件模塊。計算機網絡在具體的運用中，主要采用通信鏈路的方式，將分布在各個區域的多臺計算機進行有效連接，使其連接并結合為統一整體[1]，以達到傳遞和共享信息數據的目的。資源子網屬于用戶終端模塊，主要用于對信息數據的處理和傳輸，確保相關信息數據能夠安全、穩定地傳輸到指定的網絡中。計算機網絡組成如圖1所示。

圖1 計算機網絡組成

1.2 計算機網絡可靠性原理

1.2.1 網絡數據傳送的穩定性

只有保證計算機網絡可靠性，才能提高計算機運行性能，實現網絡協議的有效轉化。因此，為了充分發揮計算機網絡原理的應用優勢，設計人員要提高網絡數據傳送的穩定性，同時，還要保證各個計算機的獨立性[2]，避免因個別計算機出現故障而影響其他計算機的正常使用，同時，還要針對計算機獨立性特征，采用數據共享的方式，充分利用網絡資源，對計算機網絡內部的信息數據進行科學分析和處理，以保證網絡信息數據的完整性、真實性和可靠性。此外，由于計算機網絡具有較高的地理跨度[3]，因此，為了提高計算機網絡的完整性和可靠性，設計人員要在有效結合用戶端和服務器的基礎上，充分利用相關算法，實現對計算機網絡資源的全面優化和處理，以確保網絡信息數據能夠安全、穩定地進行傳輸。

1.2.2 遺傳算法的分析結論

各個計算機之間始終保持著一定的獨立性，因此，在應用生物相關思維法的過程中，要采用自動檢測的方式，形成一個信息數據矩陣，并進行合理地排序，以實現對最終排序結果的評估，在此基礎上，充分利用遺傳算法的應用優勢，實現對計算機網絡全局最優解的精確計算，以達到提高遺傳操作水平的目的。此外，在充分結合不同算法的基礎上，采用交叉算法，實現對各種信息數據的篩選處理，從而提高計算機網絡優化設計效果。為了進一步提高網絡搜索能力，設計人員還要利用遺傳算法，采用重新編輯的方式，降低數據的局限性，從而實現搜索范圍的進一步拓展，為充分發揮和利用遺傳算法的應用優勢打下堅實的基礎。

2 遺傳算法流程

遺傳算法主要是指在充分結合計算機科學知識與自然遺傳學知識的基礎上，采用自適應優化方式，實現對生物進化論的修改、優化和完善。遺傳算法作為一種常用的優化機制，可以實現對生物進化原理的科學模擬和應用[4]，因此，遺傳算法具有很高的應用價值和應用前景。遺傳算法流程主要包括以下兩個步驟：首先，針對已有模型對求解問題的影響，采用編碼的方式，形成一個龐大的遺傳種群；其次，充分利用各種適應性函數，從復制環節、交叉環節和變異環節入手，對最終解進行驗證，以確保最終解能夠符合適應性評估相關標準和要求。如果最終解滿足適應性評估相關標準和要求[5]，則說明最優解求解成功，反之，則需要重復以上操作步驟，再次求解最優解。遺傳算法流程如圖2 所示。

圖2 遺傳算法流程

3 基于遺傳算法計算機網絡改進設計流程

3.1 計算機網絡可靠性優化準則及模型

為了提高計算機網絡優化設計水平，設計人員要在嚴格按照可靠性優化設計相關標準和要求的基礎上，完成對相關模型的構建和應用。在這個過程中，首先，設計人員要針對計算機網絡實際設計需求，選用合適的網絡拓撲結構，同時，還要保證網絡拓撲結構容錯性和冗余性。其次，為了實現對計算機系統的科學升級和維護[6]，設計人員還要確保網絡體系結構的開發性，不斷提高計算機網絡的可靠性和安全性，為確保計算系統運行性能創造了良好的條件。再次，還要重視對高配置計算機硬件的使用，同時根據計算機運行性能，有針對性地設計和配置網絡管理系統，為提高計算機網絡的穩定性和可靠性打下堅實的基礎。此外，還要采用優化配置的方式，對計算機網絡系統內部功能模塊進行拓展和優化，確保計算機網絡系統功能強大、實用性強，為用戶帶來良好的使用體驗。最后，全面控制計算機網絡設計成本和網絡鏈路設計成本，對模型最優解進行計算，從而得出網絡鏈路的全局最優解。

3.2 基于遺傳算法的網絡優化設計

為了充分發揮和利用遺傳算法的應用優勢，設計人員要將遺傳算法應用于計算機網絡的優化設計中，提高計算機網絡的穩定性和可靠性。為此設計人員要在控制設計相關因素的基礎上，通過對計算機網絡模型的構建和應用，實現對計算機網絡全局最優解的求解[7]。在這個過程中，首先，要充分利用二進制相關知識，完成對初始群體的確定和編碼，然后，利用相關表達式，準確無誤地表達遺傳基因。其次，精確計算和統計所有種群個體的成本值，并對最終的成本值進行排序處理，然后，借助適應性函數，對種群大小進行計算和匯總，為后期快速查找和調用這些數據提供重要的依據和參考。再次，選用合適的適應性函數，精確計算和統計種群規模，同時，還要篩選出概率較高的種群基因，以確保整個遺傳算法的科學性和針對性。最后，根據最終條件，采用迭代計算的方式，精確計算出最大迭代結果，以保證計算機網絡的可靠性和安全性，為精確求得計算機網絡的全局最優解創造良好的條件。

3.3 實驗與仿真

計算機網絡包含若干個不同大小的節點，為了充分發揮和利用遺傳算法的應用優勢，設計人員要采用描述網絡節點的方式，對計算機網絡進行不斷優化設計，以達到提高計算機網絡的可靠性和安全性的目的，只有這樣，才能確保計算機系統具有較高的運行性能。為此，設計人員要采用二進制編碼的方式，針對網絡節點的數量，充分利用遺傳基因，對計算機網絡進行不斷優化設計[8]。為了更好地驗證遺傳算法在計算機網絡優化設計中的應用效果，以及遺傳算法的可靠性，設計人員要采用構建計算機網絡模型的方式，將模糊網絡算法與神經網絡算法進行有效結合，從而最大限度地發揮遺傳算法的應用優勢，確保驗證試驗能夠有序進行。此外，還要根據實驗實際需求，將計算機網絡節點個數設置為8 個，同時，將計算機網絡最高迭代次數設置為100 個，計算機存儲空間設置為32GB，最終得到計算機網絡優化對比結果如圖3 所示。從圖中數據可以看出，在遺傳迭代次數不斷增加的情況下，計算機網絡系統的穩定性、可靠性和安全性得以有效提高。當遺傳迭代次數達到一定的數值后，由于受計算機硬件等因素的影響，計算機網絡穩定性、可靠性和安全性不再增加，而是處于比較平緩的趨勢。此外，隨著遺傳迭代次數的不斷增加，計算機網絡介質總成本呈現出不斷下降的趨勢，當遺傳迭代次數達到一定值后，計算機網絡介質總成本不再降低，而是呈現出趨于穩定的狀態。當遺傳迭代次數達到65 次左右時，計算機網絡介質總體成本始終保持不變。這說明遺傳迭代次數與計算機網絡介質總體成本之間不存在相互影響關系。通過分析實驗結果，不難發現，在遺傳算法的應用背景下，通過利用適應性函數，可以保證計算機網絡介質總體成本回歸的多樣性和多元性，為實現計算機網絡全局最優解的精確求解打下堅實的基礎，以達到提高計算機網絡優化設計水平的目的。為了實現對遺傳算法的全面更新，設計人員應在確保數據鏈的可靠性和完整性基礎上，充分利用遺傳算法，對計算機最終優化結果進行驗證，以確保計算機網絡的穩定性、可靠性和安全性。

圖3 計算機網絡優化對比結果

4 結 語

綜上所述，計算機網絡在保證計算機系統運行性能方面占據著舉足輕重的地位，因此，加強對計算機網絡的優化設計可以確保計算機系統能夠可靠、穩定、安全地運行。通過利用遺傳算法，對網絡系統內部的拓撲結構進行不斷優化和完善，可以確保函數分析的可靠性和安全性，實現對計算機網絡的科學優化和設計，為充分發揮遺傳算法的應用優勢，縮小計算機網絡優化成本，得到計算機網絡全局最優解提供有力的保障。