计算机网络服务质量优化方法

1、计算机网络服务质量优化方法一、对计算机的网络服务质量进行优化的目标和步骤网络系统有很多的重要职能，而其最重要的就是它可以提供最有效率 的服务和质量给它的终端用户。从这个角度来说，网络技术正在一步 一步地朝着其潜在的用户进行扩展与延伸，也在向着用户感受的质量 化方向发展。如果把整个网络系统当成把生产者与消费者相统一的一 个系统，与生产者相对的就是服务的主体，这就决定了它所提供的资 源是有限的。与此同时，同消费者相对的就是终端的用户，它的主要 职能就是针对生产者所分配的资源进行合理地应用。具体来说，整个 网络的服务质量应该包含以下几方面的内容：从资源分配的角度来 说，其中的QOS指标在参与分配过程

2、中的及时性和有效性将会在一定 的水准上决定整个网络系统的公平水准，从而能够围绕着每一个终端 的操作用户和网络社会，将其整体构建成为一个统一的有效的系统； 从任务调度的角度来说，要重点关注的问题应该是将负载作用力进 行均衡调度的问题。换句话说，可以把任务的调度当做一种具有特殊 性质的资源的分配问题。只不过在任务进行调度的过程中，本来就是 在有限的资源条件的约束下来实现最优化的QOS目标的一种决策的过 程，与它相对应的就是网络的优化模型的构建；从对网络资源的进 行部署的角度来说，它重点关注的对象是在网络平面体系中结构的组 织问题。在整个的网络系统中，将各种资源进行最优化安置的这一问 题将会得到合理

3、地解决，从而可以确保整个网络系统能给终端的用户 提供一种更为系统和完善的性能服务；从配置参数的角度来说，合 理地配置网络系统的参数可以给设计网络的参数提供必要的支持。尤 其是对蜂窝结构的网络系统来说，它的移动基站传输的功率对信噪比 传输的频率相关键的影响，因此怎样合理地配置功率的参数就是在对 网络的参数进行配置的过程中优化的典型问题。二、从计算机网络的服务质量的优化模型的表达分析一般来说，对整个网络的QOS优化模型来说，主要涉及到四个基本的 元素，即目标的优化、变量的决策、条件的约束以及参数的固定，这 对优化模型的表达分析是很关键的：目标的优化：对不同的研究对 象，在优化模型中的目标函数往往会

4、呈现出不同的表达方式，一般有 两种类型，一种为网络运营商所关心的目标，另一种则是终端用户所 关心的目标；变量的决策：正常情况下，把决策进行标量与策略进 行不同的调度是在网络优化的模型中相对应的组合，网络系统中设计 的自由行水准对变量的个数具有着决定性的作用，而且这种作用是极 其明显的；条件的限制与约束：有约束条件的参数对整个优化模型 中的可以进行调度的网络资源的容量给予了策略和技术等方面因素的 限制；将参数固定然后当做系统的常量，它在网络的系统中以一种 约定的不变因素的形式而存有。对目标函数来说，在当前的技术条件 的支撑下我们最常见的目标函数定义是UF （效用函数）。根据现在的 网络优化模型的

5、现实情况来看，效用函数可以当作一种客观的物理指 标，也可能掺杂了一定的主观因素。简单地说：一方面，客观的效用 函数可以用数学表达式的方式对它进行定义，既包括网络分组的平均 延迟、网络的使用量，也包括网络的吞吐量指标，这些都是客观性的 效用函数所研究的范畴；另一方面，掺杂了主观因素的效用函数也能 够面对终端的操作用户对其在使用过程中的服务满意的水准进行反映。 因为不同的终端操作用户对QOS网络优化模型有着不同的要求，一些 用户能接受一定范围内的延迟，而另外一些用户则对延时很反感，从 而使以上的效用函数存有着主观因素的特性。三、计算机网络的优化模型分类在网络中的优化对象其自身具备的特征各不相同。即

6、使网络针对的是 同一研究对象，其提供的模型方式也可能还是会存有显著的差异性。 如果我们从假设因素的角度来说，以上的模型方式能通过各种不同的 角度来优化和改良网络的性能指标。更重要的一点是：就如同在数学 的应用理论和实践持续深化的进程中，对同一个模型往往也会有不同 的求解方式。具体来说，相关QOS网络优化的模型方法有三类：以 模型的函数与变量的类型来分类，这种分类的方法涉及到的表现形式 具体包括单目标或多目标的优化、连续变量或离散变量的优化、线性 或非线性的规划、凸或非凸的优化及确定参数或者随机参数的优化等 几种；以模型的不同求解方式来分类，这种分类的方法涉及的具体 分类的表现形式包括易解与难解

7、的问题及确定性与随机性的算法两种; 以模型实施的方案来分类，这种分类方式涉及的分类具体的表现形 式既包括静态的也包括动态的实施以及集中式、分布式实施的两种类 型。四、计算机网络的服务质量优化实施的方式4.1计算机网络的服务质量优化的模型算法（1）对NP难问题和近似算法的分析。在分析NP难问题和近似算法 的过程中，我们不难发现这样一个现象：在一定条件下，绝大多数的 NP难问题是可以和整数的线性规划问题的研究内容吻合。从这一个角 度来说，我们是在解决凸优化的问题的过程中普遍所采取的原一对偶 的方式，能在进行一定改造和调整的处理之下将其设计为组合优化的 一种近似的算法。更重要的一点就是：因为受到了原

8、一对偶方式的通 用性模式等因素的影响，它在设计近似算法的过程中会受到通用性技 术的影响，这包括了应用贪婪的策略设计方式从而得出的近似算法一 样可以通过原一对偶方法进行合理的解释。（2）对易解问题和多项式的时间收敛算法的分析。在对易解问题和 多项式的时间收敛算法进行研究的时候大多数都集中于凸优化的方法 研究中。我们知道在整个网络系统中会涉及大量能归集成为凸优化问 题的一些优化的模型，其中包括二次规划，也包括线性规划。从某种 意义上来说，都可以作为凸优化问题的范畴加以研究。换个说法，我 们可以通过对某个问题是不是具有凸性质来分析，来判断其所寻找的 最优化的方案是不是属于易解的问题。对于凸优化的问题

9、而言，很明 显全局的最优解从某种水准上来说是与局部的最优解可以是完全一致 的。在现阶段的相关网络效用中最大化的研究工作都是针对于凸优化 问题的求解作业中实现的，它的目标函数和约束集都可以通过凸函数 和凸集表现出来。4.2计算机网络的服务质量优化模型具体的实施方式（1）集中式优化和分布式优化。首先，对于集中式优化来说，该优 化的实施方案可以在通过集中控制器装置作用的前提之下，用计算中 得到的优化结果作为参照从而将资源进行合理地分配，将任务进行调 整；其次，对于分布式优化来说，该优化的实施方案最明显的特征在 于：从某种意义上说，相关优化问题的求解过程其实就是与分布式一 起进行并且完成的一个过程。整

10、个网络的系统中所涉及的各个关键的 阶段都会有部分参与优化过程，来传递相关的数据信息，在这个基础 上，利用相关的信息来完成调度与控制的操作。我们从这两种优化的 实施方案的角度进行比较可以得出以下的结论：分布式的优化（并 行执行的方式）实施方案比较集中的优化（任务如果集中在同一个机 器上完成）会使运行的速度更快；分布式的优化（广播式交互的处 理）实施方案比较集中的优化（控制器和节点交相互对应）会使实施 方案的节点通信容量更大；分布式的优化（无单点攻击的可能性） 实施方案比较集中的优化（容易遭受到单点的攻击）会使实施方案具 有更高的安全性。（2）动态优化和静态优化。首先，就动态优化来分析，该优化的实

11、 施方案在算法的执行中往往会受到网络的运行状态等方面的影响从而 定制相对应的决策与措施，这会导致在各个时间点上所作的措施可能 会存有着一定的差异；其次，就静态优化来分析，该优化的实施方案 在算法的整个执行过程中涉及的全部的参数一般都是锁定的状态。从 两种优化的实施方案角度上来比较：静态优化的实施方案相对于动 态优化的实施方案来说其易解的水准更高；静态优化的实施方案相 对于动态优化的实施方案得出的优化结论一般会更强；静态优化的 实施方案相对于动态优化的实施方案其真实性更加低；静态优化的 实施方案相对于动态优化的实施方案在适应性方面更低。五、结语我们可看到，与传统意义上的启发式网络设计的方法比较，优化方法 在寻求问题的最优解过程中，表现出来的高效性、及时性和精确性等 方面的特点，这也是它更加适应计算机网络的服务质量的保证机制的 发展趋势，并且从根本上克服