分析计算机网络服务质量优化方法.pdf

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1、学术探讨网络与通信2015年第5期分析计算机网络服务质量优化方法叶玉华(福建卫生职业技术学院,福建福州350101)[摘要]随着科学技术的不断发展,计算机逐渐走进了千家万户,并且在社会各个领域中得到了广泛应用,同时互联网逐渐成为了人们的主要通信方式。而在网络达到一定程度的拥挤之后,就会出现很多网络服务质量问题,为此,需要对计算机网络服务质量优化方法进行研究,为确保计算机网络服务质量提供可靠保障。[关键词]计算机;网络服务质量;优化方法中图分类号:TP393文献标志码:A文章编号:1008-6609(2015)05-0022-02性对优化方案的制定有着决定性的作用。在

2、网络效用最大1引言化研究中,一般均是在凸优化模型求解的基础上展开的。凸随着计算机网络业务的不断扩展,各种业务对网络要求优化模型目标函数就是凸函数,约束集自身为凸集,等式约的不断提高,为了确保网络服务的正常、有效,必须尽可能提束函数是仿射函数的一种,针对网络效用最大化研究来说,高或者确保特定业务的服务质量,进而保证计算机网络的全其目标函数为凹函数。面应用。在计算机网络服务运行过程中,不仅会影响用户的针对缺乏约束凸目标函数优化过程来说,需要对一阶条使用情况,还会影响整个网络的操作性能。为此,在优化计件予以充分利用,明确一阶函数为零时的变量值,此为最优算机网络服务质量的时

3、候,必须遵循一定的原则,之后采取方案,假如利用数值方法,主要包括牛顿法、梯度法,均可以有效的优化方法,有效提高计算机网络服务的效能。计算得到最优解。在调度与资源分配过程中,由于资源自身2计算机网络服务质量优化原则条件的约束与技术水平的限制,需要一个限制集,才可以得在优化计算机网络服务质量的时候,必须充分考虑网络到最优解。假如每个节点自身效用函数为凸函数,并且具有服务分配情况。首先,遵循资源再分配原则。随着计算机网线性约束特点,形成了一个可解的结合面体,为此,此模型是络用户的不断增加,以及计算机网络资源的有限性,怎样合一种典型的凸优化模型。在进行求解的时候,还需要将其

4、分理分配网络资源,成为了一个值得深入探讨的关键问题。在解为无约束优化问题,通过此过程,利用牛顿法或者梯度法对网络资源进行列队排序的时候,需要在网络服务过程中予进行迭代计算,得到最优解。以分配,这样才可以达到预期的工作效果。其次,遵循适当障碍法主要是为每个不等式约束障碍函数而设计的,只调整网络任务原则。在计算机网络服务中,可以利用一个服有在达到约束不等式条件的时候,才可以不断趋向零,假如务器对多项任务进行同时操作,这样能够避免发生网络服务约束等号成立,函数将逐渐趋向无穷,在原有目标函数中运操作拥堵的现象。针对多项任务的同时操作而言,需要保证用障碍函数,可以为牛顿法的运

5、用提供可靠依据。多项任务的同类型,这样才可以开展相应的任务。最后,对3.2整数规划多项式算法操作中的阻碍窗口进行优化,也就是说,在操作过程中,尽量网络资源选择与设置方面,均存在着离散决策变量现降低运输途中对网络功能的分散。现阶段,网络已经成为了象,由于这些现象的存在,导致可行域自身凸性遭到损坏。一种资源,在人们的生活、生产中得到了广泛应用。为了更在某种程度上而言,想要在多项式时间中找出全局最优解,加合理、科学的发挥网络资源的作用,一定要遵循以上原则。一般难度较大。在通信网络中,由于资源配置的离散化,因3计算机网络服务质量优化方法此,出现了很多的离散优化问题。在网络优

6、化问题中,路由3.1凸优化方法选择问题十分常见。假如单纯考虑延时问题,可以利用模型在计算机网络中,凸优化包括很多不同的优化模型,其化最短路径方式进行路由选择。中比较典型的就是二次规划或者线性规划等。随着科学技通常而言,整数规划与混合整数规划大部分都是在模型术水平的不断提高,对凸优化方法的研究越来越深入,人们难度大的情况,引申出了很多问题,与模型结构有着密切关对问题自身的凸性了解越来越深入,在某种程度上而言,凸系。在实际工作中,较为典型的问题就是借助论图技术在多——————————————作者简介:叶玉华,男,福建人,大专,实验员。研究方向:现代教育技术。-22-网络

7、与通信学术探讨2015年第5期项式时间中找出最优解方案,比如网络流问题,最大流可以中,需要结合实际情况,选择最为恰当的方法,确保达到预期用在对有向传输网络中,在链路容量被制约、节点流守恒的的优化效果。情况下,需要对流量进行有效的调度,尽可能让传输流量总和满足实际要求,实现计算机网络服务质量优化效果。参考文献:[1]林闯,李寅,万剑雄等.计算机网络服务质量优化方法研究综述4结束语[J].计算机学报,2011,(01).总而言之,在对计算机网络服务质量优化进行研究的时[2]王凯,苗英瑞,刘怡红等.计算机网络服务质量优化方法探析[J]候,需要在实践优化基础上,对整个网

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