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計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化資源范文

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計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化資源

1計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型表達介紹

1.1計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型表達

一般計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型中主要包含優(yōu)化目標、變量、條件、參數(shù)等元素。對于不同的服務(wù)對象,優(yōu)化目標函數(shù)的表達通常不盡相同,分類依據(jù)主要為用戶與網(wǎng)絡(luò)運營商的關(guān)心目標。決策變量則是與任務(wù)調(diào)度方案相對應(yīng)的元素。模型中所設(shè)置的決策變量的數(shù)量對計算機網(wǎng)路系統(tǒng)設(shè)計的自由度會產(chǎn)生一定的影響。而約束條件則是限制網(wǎng)絡(luò)調(diào)度資源容量與策略的參數(shù)。固定參數(shù)則與變量相對應(yīng),它屬于模型中的常量,有其固定特性。一般優(yōu)化目標函數(shù)包括網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)最小總體能量、最大總體吞吐量、延遲、網(wǎng)絡(luò)傳輸成本、丟包率等。固定參數(shù)則囊括網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的速率、傳輸能量、網(wǎng)絡(luò)源編碼速率等。約束條件同樣有對系統(tǒng)傳輸能量的顯著、信息訪問的競爭等。系統(tǒng)變量則包括用戶所分配的寬帶及系統(tǒng)傳輸?shù)墓β省?/p>

1.2計算機網(wǎng)路優(yōu)化模型方法分類

首先,按照模型函數(shù)的個數(shù)可以將優(yōu)化模型分為單目標優(yōu)化模型與多目標優(yōu)化模型。一般而言,網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化主要是針對某項單一的服務(wù)質(zhì)量指標來說的,并以其屬性作為約束。若將多重因素納入考慮的范疇,則需要選用多目標優(yōu)化模型。其次,依照變量的類型,又可將優(yōu)化模型分為連續(xù)變量優(yōu)化、離散變量優(yōu)化?;诤瘮?shù)目標與約束函數(shù)的考慮,同樣可將模型分為凸優(yōu)化與非凸優(yōu)化模型。另外依照參數(shù)的具體類型,則可將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型分為確定與隨機優(yōu)化模型。此外不同類型的優(yōu)化模型同樣也對應(yīng)著不同方式的網(wǎng)絡(luò)求解算法。

2計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型的求解算法

一般由于受到計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中節(jié)點處理方式的制約與限制,大部分網(wǎng)絡(luò)資源部署并不具備專門性較強的集中性控制節(jié)點,在常規(guī)情況下,網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)節(jié)點承擔著控制數(shù)據(jù)層面與控制層的雙向功能,有較強的負擔,因此,為達到系統(tǒng)性能優(yōu)化的目的,需規(guī)劃出占用資源少,復(fù)雜程度較低的求解算法。特別是針對自身攜帶能量比較少,能量補充途徑較為復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)能量節(jié)點,則不僅需要提升計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的性能,還需優(yōu)化其自身的求解算法。在計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化時主要遵照將復(fù)雜優(yōu)化模型轉(zhuǎn)化為簡單模型的思路。以下就主要介紹針對NP難問題的近似算法與時間收斂算法。

2.1近似算法

一般在探討計算機NP難問題的解決方案中,通常將近似算法應(yīng)用于其中,在系統(tǒng)一定的條件下,大部分系統(tǒng)NP難問題均與線性規(guī)劃問題存在大量的相似點,與其研究內(nèi)容有著不同程度的吻合度。常規(guī)來說,在解決計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化過程中的凸優(yōu)化問題時所選用的原—對偶方式,能夠在實施一定改造的前提下,配合系統(tǒng)處理,將系統(tǒng)設(shè)計進行組合優(yōu)化,屬于近似算法的范疇。由于受到求解算法的通用影響,在對近似算法的設(shè)計過程中,同樣也會受到常規(guī)通用性技術(shù)的作用。一般在相對有限的時間內(nèi)所選取的系統(tǒng)優(yōu)化算法均為近似算法,它在設(shè)計、計算方面有著顯著簡單、方便的優(yōu)勢,多數(shù)NP難問題均可整合為整數(shù)線性規(guī)劃問題予以解決。

2.2時間收斂算法

通常時間收斂算法的應(yīng)用一般集中于對凸優(yōu)化方法的研究中。在整個計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)系統(tǒng)中,大部分能量均可歸結(jié)為凸優(yōu)化模型,囊括線性規(guī)劃、二次規(guī)劃等。為尋求最優(yōu)易解方案,通常需要將全局問題轉(zhuǎn)化為局部問題,秉承網(wǎng)絡(luò)效用最大化的原則,選用數(shù)值方法,迫近其最優(yōu)解。一般在計算機網(wǎng)絡(luò)資源的選擇與配置方面通常存在著部分離散型變量,其分布對可行域的凸性造成了破壞,影響了全局最優(yōu)解的分析與判定。而相對部分通信網(wǎng)絡(luò)而言,基于網(wǎng)絡(luò)資源的離散型配置特征,需著手其離散優(yōu)化問題。其中最具代表性的離散優(yōu)化便為網(wǎng)絡(luò)路由器的選擇,不僅需考慮網(wǎng)絡(luò)延時因素,同樣還需分析其最短路徑,從根本上保障系統(tǒng)保證配置的最高利用率。

3計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型的實施方案

3.1集中優(yōu)化與分散優(yōu)化方案

針對集中優(yōu)化而言,該方案的實施需建立在約束集中控制器的基礎(chǔ)上,將系統(tǒng)計算所得出的最優(yōu)算法結(jié)果作為參考依據(jù),進行科學(xué)、合理的網(wǎng)絡(luò)資源分配處理。分散式優(yōu)化方案同樣有其自身實施的顯著特征。首先,其最優(yōu)求解過程實際上為與分布完成的重要過程,在整個計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,大部分核心部分均會參與到系統(tǒng)優(yōu)化程序中,并傳輸對應(yīng)的數(shù)據(jù)信息。而后,根據(jù)其所傳遞的數(shù)據(jù)信息資源來實現(xiàn)下一階段的調(diào)控處理工作。對比兩種優(yōu)化實施方案來說,分散式優(yōu)化方案具有運行速度更快、節(jié)點通信容量更大、安全性更佳的優(yōu)勢。

3.2靜態(tài)優(yōu)化與動態(tài)優(yōu)化方案

靜態(tài)優(yōu)化方案在其具體實施過程中所有涉及到的參數(shù)均處于鎖定狀態(tài)中,而動態(tài)優(yōu)化方案的計算過程則會受到網(wǎng)絡(luò)運行方式的影響,導(dǎo)致措施處理的延遲性。同樣對比兩種優(yōu)化方案來說,靜態(tài)優(yōu)化方案有其易解程度高、優(yōu)化結(jié)論更強等優(yōu)勢。而動態(tài)優(yōu)化方案則在真實性與適應(yīng)性方面優(yōu)于靜態(tài)優(yōu)化實施方案,有其真實度高、適應(yīng)性強的特征。在計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化模型中,靜態(tài)優(yōu)化處理方法與動態(tài)優(yōu)化處理方法并不存在硬性的區(qū)分,兩者同樣可互相轉(zhuǎn)化。實際上,動態(tài)優(yōu)化實施方案同樣也是在一定時間范圍內(nèi)所執(zhí)行的某次靜態(tài)優(yōu)化結(jié)果。因此,在確定具體的處理方案時,通常需要將計算量與適應(yīng)性兩項因素納入考慮的范圍,選擇整體效果最優(yōu)的優(yōu)化模型。

作者:張肖莉單位:蘭州理工大學(xué)

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