摘要：随着人们对生活质量要求的不断提高，对计算机通信网络的体验需求越来越严格。为了能让通信网络更好的为人们服务，就要优化其容量和流量的分配，能在提高网络运行速度的同时大幅度降低经济成本。传统并行遗传算法对通信网络容量和流量的优化分配起的作用不大，难以满足人们的需求，技术人员将并行遗传算法进行了改进，使其分配效果有了很大的提升，提高了人们的实际体验。
关键词：计算机；通信网络；容量与流量；分配
引言
计算机网络通信已经深入到了人们的生活，人们对计算机网络通信的性能要求也越来越高，为了能使计算机网络通信更好的服务与人就要优化其流量和容量，降低计算机网络运行成本的同时要进一步提升网络运行的效率，然而在传统的优化处理当中，计算机的流量和容量分配问题一直没有的到良好的解决，这就使得计算机网络通信的运行状态没有达到人们满意的程度，因此人们通过技术的改良，利用了改进的并行遗传算法，将计算机网络中容量和流量分配的问题进一步优化，使其达到了满意的运行效果。
一、计算机通信网络在现实生活中的应用现状
目前，随着计算机网络技术的广泛应用，其触角已经深入到生活工作中的各个领域，在提高人民日常生活水平的同时，人们对其依赖程度日渐增长。
1、娱乐资源
快节奏的工作生活使人们无时无刻不处在一种巨大的压力之下，产生难以呼吸的感觉，人们需要一种轻松的休闲方式让自己的身心得到舒展，而互联网就是现代人的不二选择。计算机网络技术将世界各地的资源和整合到一起，其中包括音频、视频、游戏、电话、书籍。计算机网络为生活增添了很多的乐趣，成为人们工作和茶余饭后的主要消遣活动。
2、数据资源
计算机网络云技术拥有强大的存储功能，能对大量数据进行归类存储，并能在需要的时候快速查找出来。人们在生活中，企业在工作运营中，都会产生大量的资料，利用计算机网络进行存储能有效节约人力成本、空间成本和资源成本，极大的提高了工作效率。而且利用计算机网络进行存储还拥有不易损坏、保留时间长、查找方便等特点，完全摆脱了传统档案室管理资源的方式。
3、学习资源
计算机通过网络技术将各领域资源整合到一起，使互联网成为一个巨大的数据库，尤其是在教育领域得到广为应用。目前，网络上有很多教学网站，都是借助多媒体技术，充分挖掘资源，通过互联网进行传播。例如，微课，MOOK，翻转课堂等，通过创新型的授课模式，丰富了教育资源，开拓了学生视野，同时减少了书本的使用，保护了生态环境。
二、计算机通信网络中容量和流量分配的数学模型
一直以来，计算机网络中的流量和流量分配问题都是影响计算机技术发展的重要问题。网络容量和流量分配的主要目的是提高整个通信网络的性能，它以网络结构和节点为基础，找出一个能实现网络性能和经济效益相统一的平衡点，这就是容量和流量的最优分配。在建立数学模型之前，技术人员需要充分掌握模型的结构和约束条件。建立数学模型使得网络运营的总和很容易就能算出来。网络费用主要由三部分构成，其一是完全无法避免的链路上的延时费用，其二是计算机网络运营中的固定费用，其三是可以改变的费用。数学模型要求链路的容量必须要大于通信的流量，即使等于也是不合格的，并且要给链路1选择出某一条链路容量。需要注意的是，计算机网络的备选路由器只有选中和选不中两个选择。
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三、应用改进的并行遗传算法的优化问题
传统的并行遗传算法已经无法对计算通信网络容量与流量的分配问题进行科学计算，现在我国计算机行业中使用的是经过改进的并行遗传算法。与传统的遗传算法不同，改进后的遗传算法建立在遗传分析法的基础之上，它能精确判断出路由中在前的基因，这是因为在前的基因是随机产生的，并不是一成不变的。在后的基因并不需要遗传算法来进行判断，通过通信网络中每天的链路流量进行一定的替换就可以对在后基因进行准确判断。改进过的遗传算法能最大限度确保计算机通信网络容量与流量实现优化分配，并且能保证分配的效率，大大提高计算机网络的性能。
改进后的遗传算法优化求解过程主要有以下几个步骤：第一步，遗传算法中存在很多的不同的参数，求解的第一步就是将这些参数和其他待解数据进行输入。第二步，遗传算法要求随机选择三个染色体群，并依次对每个染色体的编码。第三步，每个染色体群中的染色体的值都是处于待解状态的，在计算出适应值的结果后要复制下来每个染色体，并进行基因交换，让染色体进行基因变异。第四步，选出最优化的染色体个体，如果这个个体的适应值非常高，就要大幅度降低交互频率，必要时将其降至初始水平，反复十次还是没有提高的话，就必须修改遗传参数。第五步，混合初始群体重新分配。
四、计算机仿真结果和分析
人们通过对计算机运行节点的处理，利用改进的并行遗传算法将网络链路进行相应的编号，进而满足了计算容量和流量的需求。分组路由与网络链路的容量决定了计算机网络的容量和流量，因此在选择分组路由要制定更加复杂的选择方案。在本着降低运营成本的前提，要综合考虑运营时的各个因素，在选取网络链路和路由的时候要使其性能达标，使其满足方案的需求。
通过计算，单位平均延时的费用为2000元/月分组，固定组和加权系数均为1，可见网络运营的费用受到分组长度的影响，分组长度越长，网络运营费用越高，也就意味着分组长的的增加会增大网络运营的工作量和难度，这时就要选取容量较大的链路，从而导致了网络运行成本增加，同时链路中数据的增加也会造成其他不稳定因素，使费用增加，在APPA网中，网络的流量受到分组长度的影响较大，当分组长度达到500bits时，链路容量会显著增加，限制了平均时延的增长，而在0ct网中，网络容量几乎不受分组长度的影响，这是因为该网络数据流量较为集中的原因。在分组时延费用很低的时候表示分组时延并不能影响网络实时性，因此在优化的过程中，要利用改进的并行遗传算法选取容量较小的链路，降低链路的固定费用；而当单位分组时延增加的时候，费用就会增加，这时候改进的并行遗传算法会选取容量大的链路降低整体的运行费用。除此之外，固定的加权系数对整体费用影响较大，为了减少链路所占费用比例，减小了加权系数，而将导致成本上升，而加权系数增加时，链路的固定费用将会增加，在降低固定费用的时候只能减小链路的容量，这样又将导致平均时延的增加，时延费用的增加将影响到整个计算机网络的费用，同时可变费用的加权系数对网络运营的各项费用及平均时延的影响不大，增大此系数不会导致整个网络流量的重新分配，也即路由策略不会发生重大调整，而网络运营总费用的增长基本上是由可变费用的增加所致，这时由于路由受到计算机网络策略的影响，两个网络中的可变费用与其加权系数大致成线性增长关系。
结束语
综上所述，计算机通信网络中容量与流量分配的优化过程非常复杂，它的影响因素有很多种，需要技术人员采用改进过后的并行遗传算法，进行计算机仿真模拟计算，再结合通信网络的实际情况，选择最佳的优化方案。需要注意的是，优化方案不仅要能满足广大用户对网络性能的需求，还应该要降低一部分网络运行费用。总之，应用改进的并行遗传算法得到的数据时提高网络速度、降低成本的重要参考依据，技术人员在以后对网络容量与流量进行分配优化过程中，一定要重视改进并行遺传算法的应用，来促进我国计算机行业的发展。
参考文献
[1]刘朝亮，辛鹏.如何在计算机通信网络中进行容量与流量分配优化[J].电子技术与软件工程.2016（10）
[2]王保华，何世伟，宋瑞，申永生.综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化模型及算法[J].铁道学报.2009（02）
论文作者:李天一
论文发表刊物:《基层建设》2018年第1期
论文发表时间:2018/5/22
标签：容量论文; 算法论文; 流量论文; 费用论文; 网络论文; 分配论文; 链路论文; 《基层建设》2018年第1期论文;