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计算机网络服务质量优化资源范文

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计算机网络服务质量优化资源

1计算机网络服务质量优化模型表达介绍

1.1计算机网络服务质量优化模型表达

一般计算机网络服务质量优化模型中主要包含优化目标、变量、条件、参数等元素。对于不同的服务对象,优化目标函数的表达通常不尽相同,分类依据主要为用户与网络运营商的关心目标。决策变量则是与任务调度方案相对应的元素。模型中所设置的决策变量的数量对计算机网路系统设计的自由度会产生一定的影响。而约束条件则是限制网络调度资源容量与策略的参数。固定参数则与变量相对应,它属于模型中的常量,有其固定特性。一般优化目标函数包括网络系统最小总体能量、最大总体吞吐量、延迟、网络传输成本、丢包率等。固定参数则囊括网络服务的速率、传输能量、网络源编码速率等。约束条件同样有对系统传输能量的显著、信息访问的竞争等。系统变量则包括用户所分配的宽带及系统传输的功率。

1.2计算机网路优化模型方法分类

首先,按照模型函数的个数可以将优化模型分为单目标优化模型与多目标优化模型。一般而言,网络优化主要是针对某项单一的服务质量指标来说的,并以其属性作为约束。若将多重因素纳入考虑的范畴,则需要选用多目标优化模型。其次,依照变量的类型,又可将优化模型分为连续变量优化、离散变量优化。基于函数目标与约束函数的考虑,同样可将模型分为凸优化与非凸优化模型。另外依照参数的具体类型,则可将网络优化模型分为确定与随机优化模型。此外不同类型的优化模型同样也对应着不同方式的网络求解算法。

2计算机网络服务质量优化模型的求解算法

一般由于受到计算机网络系统中节点处理方式的制约与限制,大部分网络资源部署并不具备专门性较强的集中性控制节点,在常规情况下,网络系统节点承担着控制数据层面与控制层的双向功能,有较强的负担,因此,为达到系统性能优化的目的,需规划出占用资源少,复杂程度较低的求解算法。特别是针对自身携带能量比较少,能量补充途径较为复杂的网络能量节点,则不仅需要提升计算机网络系统的性能,还需优化其自身的求解算法。在计算机网络服务质量优化时主要遵照将复杂优化模型转化为简单模型的思路。以下就主要介绍针对NP难问题的近似算法与时间收敛算法。

2.1近似算法

一般在探讨计算机NP难问题的解决方案中,通常将近似算法应用于其中,在系统一定的条件下,大部分系统NP难问题均与线性规划问题存在大量的相似点,与其研究内容有着不同程度的吻合度。常规来说,在解决计算机网络服务质量优化过程中的凸优化问题时所选用的原—对偶方式,能够在实施一定改造的前提下,配合系统处理,将系统设计进行组合优化,属于近似算法的范畴。由于受到求解算法的通用影响,在对近似算法的设计过程中,同样也会受到常规通用性技术的作用。一般在相对有限的时间内所选取的系统优化算法均为近似算法,它在设计、计算方面有着显著简单、方便的优势,多数NP难问题均可整合为整数线性规划问题予以解决。

2.2时间收敛算法

通常时间收敛算法的应用一般集中于对凸优化方法的研究中。在整个计算机网络服务系统中,大部分能量均可归结为凸优化模型,囊括线性规划、二次规划等。为寻求最优易解方案,通常需要将全局问题转化为局部问题,秉承网络效用最大化的原则,选用数值方法,迫近其最优解。一般在计算机网络资源的选择与配置方面通常存在着部分离散型变量,其分布对可行域的凸性造成了破坏,影响了全局最优解的分析与判定。而相对部分通信网络而言,基于网络资源的离散型配置特征,需着手其离散优化问题。其中最具代表性的离散优化便为网络路由器的选择,不仅需考虑网络延时因素,同样还需分析其最短路径,从根本上保障系统保证配置的最高利用率。

3计算机网络服务质量优化模型的实施方案

3.1集中优化与分散优化方案

针对集中优化而言,该方案的实施需建立在约束集中控制器的基础上,将系统计算所得出的最优算法结果作为参考依据,进行科学、合理的网络资源分配处理。分散式优化方案同样有其自身实施的显著特征。首先,其最优求解过程实际上为与分布完成的重要过程,在整个计算机网络系统中,大部分核心部分均会参与到系统优化程序中,并传输对应的数据信息。而后,根据其所传递的数据信息资源来实现下一阶段的调控处理工作。对比两种优化实施方案来说,分散式优化方案具有运行速度更快、节点通信容量更大、安全性更佳的优势。

3.2静态优化与动态优化方案

静态优化方案在其具体实施过程中所有涉及到的参数均处于锁定状态中,而动态优化方案的计算过程则会受到网络运行方式的影响,导致措施处理的延迟性。同样对比两种优化方案来说,静态优化方案有其易解程度高、优化结论更强等优势。而动态优化方案则在真实性与适应性方面优于静态优化实施方案,有其真实度高、适应性强的特征。在计算机网络服务质量优化模型中,静态优化处理方法与动态优化处理方法并不存在硬性的区分,两者同样可互相转化。实际上,动态优化实施方案同样也是在一定时间范围内所执行的某次静态优化结果。因此,在确定具体的处理方案时,通常需要将计算量与适应性两项因素纳入考虑的范围,选择整体效果最优的优化模型。

作者:张肖莉单位:兰州理工大学