论文基于遗传算法下计算机通信网络可靠性分析与优化，本文是关于可靠性分析方面毕业论文范文和遗传算法和可靠性和计算机方面毕业论文范文.
前言：随着时代的不断进步,计算机已经逐渐进入到人们生活的各个领域,同时为人们的生活提供便利的条件.计算机通信网络的可靠性对计算机最终的运行质量起着决定性的作用,由此可看出,提高计算机通信网络可靠性的重要性.本文将在遗传算法的基础上,提高计算机通信网络的可靠性,进而为计算机通信网络的有效运行提供良好的运行条件.
一、计算机网络可靠性分析
计算机网络可靠性主要指的是在一定的条件下,计算机的运行状态,其中主要包括计算机的通信质量、网络连接的稳定性以及完成认任务的概率等.而相应的条件主要包括温度、湿度以及操作方式等.另外,计算机通信网络可靠性主要具有以下特点,第一,有效性,在对计算机网络可靠性进行分析的过程中,能够对计算机中的网络结构进行全面掌握,同时保证计算机能够在各种环境下保持较高的运行质量,进而实现资源共享.第二,性能高,随着计算机技术的不断发展,计算机的安全性以及可靠性也得到的快速的发展,先进的技术手段对计算机性能进行了全方面的提高,并对计算机中的信息进行综合利用.第三,智能性,这种性能主要体现在计算机网络中的功能以及信息处理方式逐渐走向多元化以及智能化,计算机中软件以及硬件的运行质量都得到了有效的提高,进而体现出计算机通信网络的智能化.由此可以看出,对计算机通信网络的可靠性进行分析,能够在提高计算机整体运行质量的同时,提高计算机通信网络运行的安全性,进而降低计算机在运行中出现运行故障的几率[1].
二、遗传算法下计算机通信网络可靠性的优化方法
1、计算机通信网络可靠性优化的设计要求.遗传算法下,计算机通信网络的可靠性拥有了优化的技术支持,其基本设计要求也在此基础上出现了一定变化,具体而言,包括连通性、可靠性、快速通信、高质量、灵活性以及经济性六个要求.连通性是指在实际应用中,计算机通信网之间应该是以节点、终端等各类方式有效连接在一起的,而且某一个节点的问题不会影响整体连通,这是计算机通信网络可靠性优化的设计的最基本要求.可靠性是指整个网络以及大网络下的以太网、各个终端、节点的工作能力、兼容性良好,不会频繁出现各类故障.快速通信对信道的通畅和传输能力提出了较高要求,采用分组交换的模式可能导致信道拥堵、传输时延,在进一步设计中,需要避免该问题.传统的计算机通信网络存在信噪比较大的问题,在数据传输过程中也可能受到各类干扰出现误码,后续工作中如何提升抗干扰能力也需要加以重视.灵活性是指整个网络应该是可优化的,能够在时展的情况下不断调整自身性能,接受更多用户、提供更多服务.经济性是指整体设计拥有较高的性价比.2、计算机通信网络可靠性优化流程.计算机通信网络可靠性优化应确保在固定流程下有序展开,这一方式既有利于进行效果把控,也有利于规范化的管理.优化流程应包括五个环节,即编码方案的选定、适应度运算、选择运算、交叉运算、变异运算.编码方案的选定是指将染色体随机搭配,生成初始资料,作为后续工作的基础.适应度运算在编码方案选定后直接进行,形成组解,对各个染色体的适应度进行计算.选择运算则可以确保随机产生符合条件的下一代染色体,属于一种概率运算.交叉运算是针对形成的新染色体进行配对和交换,不断寻找各种搭配形式和最佳个体.变异运算是针对染色体基因值进行的重复计算,直到筛选出最佳个体,即优化的设计结果.3、计算机通信网络可靠性优化的结果.应用遗传算法,在matlab 环境下进行反复计算,首先确保计算环境的优良,之后选取固定数目的种群（一般可选100）以及固定的迭代次数（一般为300）、交叉率（一般为0.5）、变异率（一般为0.7）,进行具体计算,通常来说,通信网的网络延迟、可靠性以及网络费用等系数可以默认为0.33,为求了解优化设计的效果,选择增大系数,选取0.5 作为标准值,以便于直观的了解优化设计效果.经过计算,计算机通信网络可靠性优化的结果较为理想,可靠性得到明显提升,对1000 次反复计算的结果进行综合分析,发现整体网络可靠性提升了132％,其中抗干扰能力的提升最为明显,这体现了优化设计的优势[2].结论：本文通过对遗传算法下计算机通信网络可靠性的优化方法进行研究发现,对其进行研究,能够有效提高计算机网络优化质量,同时降低计算机网络在运行过程中出现运行故障的概率.由此可以看出,对计算机通讯网络可靠性的优化方法进行分析,能够为今后计算机通信网络可靠性的发展奠定基础.
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参考文献：
1、 基于遗传算法的优化BP神经网络算法 王军涛（北华航天工业学院,河北廊坊065000）WANG Juntao（NorthChina Institute ofAerospaceEngineering,Langfang065000,China.
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