分析计算机互联网路由选择过程中改进量子进化计算方法的使用

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分析计算机互联网路由选择过程中 改进量子进化计算方法的使用
徐勇辉
摘㊀要: 科技与计算机技术的迅速发展在很大程度上促 进 了 我 国 社 会 的 前 进 . 然 而 就 当 下 互 联 网 的 规 划 及 其 拓 展 的 现 实 运 用状况而言 , 依旧暴露出不少问题 , 而怎样满足互联网路各个节点通讯所需的基础上 , 挑选出能够提高互联通信效率的计算机互联 网路由的运作效率 . 本论文分析了计算机网络路由选择数学模型 , 介绍进化计算方法 , 最后分析的是改进量子的计算方法 . 关键词 : 计算机 ; 互联网 ; 路由选择 ; 改进量子 ; 计算方法 一 ㊁引言 当前, 计 算 机 网 络 几 乎 在 各 个 行 业 随 处 可 见, 在对其进 行规划设计或是拓展研究时 , 所面对的核 心 问 题 在 于 基 于 已 知的网络拓扑与各节点对于通信所需求 基 础 上 , 怎样确定计 算机互联网路由 的 最 佳 途 径 . 当 下 , 在 以 往 数 学 理 论 内, 并 没有切实高效的求解手段 . 以往化解 此 问 题 时 , 通常采用爬 山法 ㊁ 梯度法 ㊁ 模拟 退 火 法 以 及 列 表 寻 优 法 等 , 然 而, 存在着 较大的约束性 , 计算方法比较地复杂化 . 二 ㊁基于计算机互联网路由选择的数学模型 具体分析如下 : 在基于互联网拓扑和链路容量与各节点 对于通信所需求基础上 , 界定各个节点相应的互联网路由 , 目 标在于网络平均 的 时 延 数 值 最 小 . 出 于 更 为 明 晰 诠 释 的 目 的, 能够基于部分假定与简化理论展开分析 : 假定网络中各个 节点处的缓冲器并不由于溢出的缘故而丧失数据包 , 因此 , 容 量并不小 , 趋近于无限 . 报文分组的长度基于指数布局 , 同时 基于泊松而获得 ; 忽视节点处置报文所产生的时延现象 ; 全部 报文传递都属于相同类型的服务级别 . 基于排队论的相关理 论内容 , 构建 M/ 把 其 中 的 一 条 链 路l 展 开 M/ １ 的队 列 模 型 , 报文归类 , 据此获得它延长时间的平均值函数式如下 : １ ( ) １ Ti ＝ Qi －λ i μ ) 上式 ( １ Ti 所 表 示 的 是 链 路 内 报 文 分 组 对 应 的 时 间 延 长数值参量 ; Qi 所表示的是第i 条 链 路 容 量 参 量 ; λ i 所表示 的是链路i 对应的数据 包 的 抵 达 率 参 量 ; 所 表 示 的 是报文 μ 组别 的 平 均 长 度 , 也就是几率密度μ e－μ t 二者的平均数值 值参量 . 加权全部链路内的时间延长 , 再把网络总体的平均 时间延长数值基于以下的函数式加以表达 : 约束条件 : 第一个 式 子 表 示 的 是 链 路 容 量 Q 超 出 经 过 它 的 流量 ; 第二个式子所表示的是通信节点处 的 路 由 选 择 仅 仅 是 在候选路由集内某个节点对的 p 内 ; 第三个式子所表示的是 此条候选路所涵盖的状况仅仅为被选中与不被选中 ２ 类 . 三 ㊁量子进化计算方法简述 第一 , 需对种群进行初始化的处 理 , 在此基础上, 对有关 的最初种群内的各种体进行必要的监测 , 据此获得一组有关 个体的对应情况的记录表 . 第二, 就 适 应 度 指 标 对 所 记 录 的 现 象 进 行 有 关 的 评 价, 同时须精确地记录最好的个体与相应的适应度数值 . 第三 , 在结束 尚 未 结 束 时 , 开 展 其 他 有 关 的 操 作.就 对 应的量子进化计算方法来说 , 须开展 比 较 复 杂 化 的 流 程 . 借 助于对应的符号 表 达 事 务 内 容 , 再 加 以 计 算.比 如, 通过字 母 N 来表达染色体长度的数值 . 染色体 即 有 关 对 诠 释 维 持 多样性的最佳表现 . 基 于 此 法 即 能 够 通 过 更 为 简 易 地 表 示 具体的计算方法 . 至于量子进化的计 算 方 法 来 说 , 借助于对 应的量子旋转门可 以 推 出 对 应 的 量 子 计 划 计 算 方 法 . 再 通 过搜索之后 , 即获得 最 优 解 , 相应的结果能够经由对应的概 率递增渠道加以储存 . 四 ㊁改进的量子进化计算方法 首先, 协 调 与 优 化 对 应 的 旋 转 角, 据此更好地获得有助 于选择路由的数值 . 有关旋转角的函数式表达为 : ( ( ) Δ θ＝０． ０ ０ １ π ˑ( ５ ０ ːfx ) ５ fb －fx ) ) 依照上式 ( 可 知, 就各种旋转角而言会产生多元化的 ５ 结果 . 也即因为旋转角度存在着区别 , 所表示的定义也存在 着区别 . 若旋转角数值不大时 , 即表示 的 是 最 优 个 体 与 其 他 个体内部间距较近 , 进而搜索的范畴 相 应 地 缩 小 , 此时, 采用 细搜索即能够获取 最 优 解 ; 若 旋 转 角 数 值 较 大, 那么所表示 的最优个体与其他个体内部的间距较远 , 进而搜索的网络范 畴则较大 , 此时 , 急需提升搜索速度 , 才能够在较为短暂的时 间中获取最优解 . 其次 , 协调与优化对应的函数 . 能 够 基 于 调 整 与 优 化 二 者整合的方式获取函数的最优解状态 , 进而出于获得最优解 而提供较为有利的情况 . 采用此方法 , 所能够获取到的个体 内部的联系并不十分地紧密 . 因而 , 在涉及到计算机互联网 路由选择的相关问题方面 , 能够对量子进 化 的 计 算 方 法 中 的 函数式加以必要的协调与优化 . 五 ㊁结语 本文通过研究改进量子进化算法 , 使得计算机网络路由 面临选择时在收敛速度和寻优能力更加 优 越 , 基本上解决了 计算机通信链路选择所面临的最优路由问题 . 参考文献 : [ ]邓长春 ． ] 基于量子进化算法的路由选择[ 计算机 １ J ． 工程与应用 , ２ ０ １ ５, ２ ３: １ ３ ４－１ ３ ５． [ ]宋明红 , 俞华锋 , 陈海燕 ． 改进量子进化算法在计算机 ２ ] , : 网络路由选择中的应用研究 [ 科技通报 , J ． ２ ０ １ ４ １ ７ ８ －８ １ ． [ ]赵荣香 ． 改进 量 子 进 化 算 法 在 计 算 机 网 络 路 由 选 择 ３ ] 中的应用探究 [ 科技传播 , J ． ２ ０ １ ４, ２ ４: ８ ９－９ １． 作者简介 : 徐勇辉 , 江西省南昌市 , 江西现代职业技术学院 .
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