遗传算法的运用首先要对问题的参数进行合理的设定并进行参数初始化, 然后要对每个算法项进行适应度计算并以算法规则进行个体计算, 最后要输出适合度的最优解, 最好采用交叉和变异的运算方法。对于这一方面的研究起初的主要研究方向是关于电信交换网络。但是对其可靠性最重要的检测标准之一包括通信网络的连通性, 这种连通性不仅范围广而且尤为准确。而且计算机通信网络的可靠性在工业, 商业, 交通等各个方面都有极为重要的作用。而从通信网络这一方面来说, 其相关的优化设计所产生的影响与其可靠性的分析密不可分, 息息相关。目前, 我国计算机通信网络可靠性分析的研究已广泛应用于各个行业。但是, 在一定条件下进步往往意味着新的问题的出现, 关于计算机通信网络这一方面的研究所出现的阻碍也变得越来越多, 阻碍的出现也对这一方面的研究与进步产生了一定的约束, 但是问题是可以解决的, 其解决方法主要依靠于网络可靠性的网络拓扑结构设计, 而这一方面的进步主要是由网络可靠性的网络拓扑结构设计决定或者导致的。
总而言之, 随着计算机网络日益拓宽和发展, 遗传算法在计算机通信网络可靠性分析中的应用研究的作用与日俱增, 与人类的关系日趋渐进。
一、技术水平
遗传算法主要有三个操作:选择、交叉和变异。遗传算法的进化搜索的最基本的依据就是适应性函数, 所应用的种群中的个体所显示的差异性对适应度值进行搜索和计算。而适应度函数则可以依据对目标函数进行转换操作, 从而可得准确度高, 数值可靠的适应度函数。
由理论知识层面分析来看, 在应大多数应用问题中的遗传算法有另外一种称呼, 叫做遗传算法的欺骗问题。适应度函数设计的正确和错误直接影响了遗传算法, 有着举重若轻的地位。在遗传算法的设计过程中, 群体的规模不大, 与实际物种的规模差异却很大, 那么根据适应值比例进行选择操作时, 由于这一个体会在群体中占有绝对优势地位, 造成了一系列问题, 例如:遗传算法出现过早收敛等诸多问题, 若不能及时控制, 恐将造成严重影响。研究报告中显示, 在遗传算法的初始串集中其算法本身就包含大量与最优解无关的信息, 这些没有作用的信息需要经过一系列的操作进行排除, 排除的操作包括以下几种步骤选择、交叉、变异操作, 在排除的过程中需要注意所进行的排除是否合理。由此得出一个结论, 从某些方面分析来说, 遗传算法具有相对较高的容错率。
二、技术实现原理
(一) 计算机通信网络可靠性的遗传算法分析
从当代社会现阶段对计算机通信网络可靠性的测度研究结果来看, 对于其相关概念已经归纳出比较完整且清晰明了的体系。从此体系来看, 计算机通信网络可靠性的测度可分为四类, 分别为:计算机通信网络的连通性、生存性、抗破坏性和在多模式下工作的有效性。连通性在相关领域中的研究范围最广。且准确性较高。
从某些方面来看, 计算机通信网络可靠性分析所应用的遗传算法应当归纳于一种较为智能的遗传算法。这是因为智能遗传算法不仅拥有具体而为的操作对象, 而且可以使其使用范围更加广泛。
(二) 计算通信网络可靠性的影响因素分析
在长期使用计算机此种功能的效益下, 也要明白其影响因素, 而专业的介绍中分析, 计算机通信网络可靠性分析过程中, 主要是由网络设备, 网络管理, 网络结构三方面影响导致出现差异。而最终计算机主要应用于用户终端, 用户终端是用户直接使用的设备, 由此可见, 可靠性应当是用户终端极为关键的一点, 反之, 终端可靠性存在直接决定了通信网络的可行性与通行度。并且, 在这一方面的日常维护中, 维护的主要目的就是保证终端具有可靠性。总之, 网络可靠性若想越来越高, 那么对于用户终端交互能力的提高应该予以重视。
网络管理这一方面涉及到许多问题, 这些问题包括网络状态的运行是否良好和网络的故障是否能够做到及时的排除。此外, 网络管理还会遇到各种各样的问题, 这些复杂而多变的问题总是会对计算机通信网络的可靠性产生直接而沉重的影响。因此在计算机通信网络的规划和设计过程中, 首先要确保网络管理软件的合理配置。其次, 就是要保证整个通信网络的状态要有网络管理工作人员对其进行实时监控。最后, 需要在制定了完备的工作制度之后, 提高相关工作人员的专业素养和整体素质。
三、结论
从本次研究分析可以得出, 对这一方面的研究与应用有着相当重要的意义。在计算机通信网络可靠性分析研究过程中, 当迭代次数达到最大值时, 计算机通信网络可靠性分析的遗传算法仿真过程停止, 同时, 计算机通信网络的链路的成本值达到最低。而一旦仿真过程停止且链路成本达到最低时, 计算机通信网络的可靠程度达到最高值。通过本条结论的分析可以看出, 网络成本与计算机通信网络的可靠程度呈负相关关系, 而迭代次数与计算机通信网络的可靠程度呈正相关关系。综上所述, 遗传算法在计算机通信网络可靠性分析中的应用效果良好, 但仍存在一定改进空间。所以, 在日后这一方面的研究过程中, 相关工作人员可以通过降低网络链路的成本值和提升迭代次数的角度不断改进传统的遗传算法由此可以得出最终结论, 增强计算机网络通信的可靠性的最重要的措施在于遗传算法的应用与精通。
摘要：在计算机通信网络可靠性分析中, 尤其以遗传算法的应用, 尤为特殊, 起着相当重要的作用。而这篇文章主要是对以遗传算法为基础的计算机通信网络的可靠性分析以及应用这一课题进行强有力的分析论证。根据所得到的结果表明, 遗传算法这一编码机制在计算机通信网络可靠性分析中的应用显示了较好的评测结果, 为未来我国在这一方面的提升与进步提供了一个稳定且具有保障的道路。
关键词：遗传算法,通信网络,可靠性分析
参考文献
[1] 张春余.基于遗传算法的计算机通信网优化设计[J].科学技术创新, 2014 (9) :148.
[2] 吴俊杰.基于遗传算法的计算机通信网络可靠性分析及优化[J].科学技术创新, 2016 (11) :153-154.
[3] 孙力娟, 吴新余.基于遗传算法的求解复杂计算机通信网路由选择的新策略[J].电子与信息学报, 1996 (s1) :134-140.