通信和电子系统可靠性最优化算法分析
计算机网络可靠性优化设计
计算机网络可靠性优化设计计算机网络可靠性是指网络系统能够在特定时间内正常运行的能力。
网络可靠性的优化设计是为了提高网络系统的稳定性、可用性和可靠性。
网络可靠性的优化设计需要从以下几个方面进行考虑。
网络硬件设备的可靠性是网络可靠性的基础。
网络硬件设备包括路由器、交换机、防火墙等。
为了提高网络的可靠性，需要选用具有高可靠性和稳定性的硬件设备，避免使用低质量或老化设备，定期进行设备维护和升级，及时替换故障设备。
网络拓扑结构的合理设计对于提高网络的可靠性至关重要。
采用冗余拓扑结构可以在网络出现故障时提供备份路径，避免单点故障对整个网络造成影响。
常用的冗余拓扑结构包括双机热备、双机冷备、主备切换等。
还可以通过合理划分子网、建立虚拟专用网络（VPN）等技术手段提高网络的可靠性。
网络安全防护措施的完善也是优化网络可靠性的重要环节。
网络面临各种安全威胁，如病毒攻击、黑客攻击、DoS（拒绝服务）攻击等，这些威胁都会对网络的可靠性造成威胁。
需要采取相应的安全防护措施，如使用防火墙、入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）等技术手段提高网络的安全性，防止恶意攻击对网络可靠性造成影响。
对网络进行监控和管理也是优化网络可靠性的必要措施。
通过实时监控网络设备和链路的状态，及时发现潜在的故障或异常，进行预警和处理，可以避免因故障延迟检测和解决时间而影响网络的可靠性。
建立完善的日志记录和故障排查机制，使得故障可以快速定位和解决，提高网络的可靠性。
网络可靠性的优化还需要考虑灾备和容灾的问题。
通过建立冗余系统和备份数据，确保在网络出现故障或灾害时能够及时恢复数据和服务，减少因故障或灾害造成的影响。
还需要建立灾难恢复计划，规定相应的应急处理措施，提高网络的抗灾能力和可靠性。
计算机网络可靠性的优化设计需要从硬件设备、拓扑结构、安全防护、监控和管理、灾备和容灾等多个方面进行综合考虑，提高网络的稳定性、可用性和可靠性，确保网络系统能够长时间正常运行。
如何用数学优化算法解决最优化问题
如何用数学优化算法解决最优化问题随着数字化时代的到来，数据成为了企业之间竞争的关键，而优化算法又是实现企业效益最大化的重要工具。
如何用数学优化算法解决最优化问题，成为了企业所面对的必须要解决的问题。
本文将分几个层面，分别介绍如何使用数学优化算法进行解决最优化问题。
一、最优化问题的定义最优化问题是计算机科学、数学、运筹学等领域常见的问题，其目的在于寻找一个最好的选择，使得在给定的约束条件下，某个函数达到最小值或最大值。
其可以应用到诸如金融、电力、交通等领域的决策问题中。
例如，在运输领域中，最优化问题可以用来确定如何在给定的运输网络上分配捆绑在一起的货物，以最小化运输成本。
在电力行业中，最优化问题可以用来优化电网的运行，并提高电力供应的效率和质量。
二、数学优化算法的分类数学优化算法可以分为两类：线性和非线性。
线性优化算法主要包括单纯形法、内点法等等，其亮点是速度快且可靠性高。
非线性优化算法则基于数学优化理论，采用梯度下降、牛顿被子算法、高斯牛顿等算法实现最优化。
三、使用数学优化算法解决最优化问题的步骤1. 确定目标函数和约束条件：首先，需要确定最优化问题的目标函数和涉及的约束条件。
目标函数是需要最小化或最大化的函数，而约束条件则是限制目标函数的变量取值的条件。
2. 确定优化算法：根据目标函数和约束条件的性质，我们需要选择合适的优化算法进行求解。
对于线性最优化问题，我们可以采用单纯形法、内点法等算法。
而对于非线性最优化问题，我们可以使用梯度下降、牛顿被子算法、高斯牛顿等算法。
3. 进行求解：一旦我们选择了优化算法，就可以将目标函数和约束条件输入到算法中，并执行求解过程。
在求解过程中，算法会根据目标函数和约束条件，确定函数变量的最优取值，并输出最优化解。
4. 分析结果：最后，我们需要对求解结果进行分析，并确定解是否符合预期。
如果解符合预期，则可以采用该解决方案，并评估其效益；如果解不符合预期，则需要重新审查目标函数和约束条件，或者尝试其他不同的算法。
最优化方法实验报告
最优化方法实验报告一、实验目的：本实验旨在通过使用最优化方法来解决实际问题，探究最优化方法在不同场景下的适用性和效果，并对比不同最优化方法的优缺点。
二、实验原理：三、实验过程：1.准备工作确定要解决的问题，并确定问题的数学模型。
例如，可以选择一个具有约束条件的优化问题，如线性规划问题。
2.实验步骤（1）选择最优化方法根据实际问题的特点选择适合的最优化方法。
例如，如果问题具有多个局部最优解，可以选择遗传算法来避免陷入局部最优。
（2）实现算法根据选择的最优化方法，编写相应的算法实现代码。
可以使用编程语言如Python来实现算法。
（3）进行实验使用实际数据或人工生成的数据来测试算法的效果。
根据实验结果评估算法的性能，并对比不同算法的效果。
3.结果分析通过对比不同算法的效果，分析各种方法的优缺点，评估其适用性和可靠性。
四、实验结果与讨论：在本次实验中，我们选择了一个线性规划问题作为例子，使用了遗传算法和优化算法来求解。
具体问题为：有两种产品A和B，产品A的利润为5元，产品B的利润为10元。
每天可以生产的产品总数为50。
产品A的生产量不超过30，产品B的生产量不超过20。
求解在满足以上约束条件下，如何安排生产计划使得总利润最大。
我们首先使用了优化算法来求解。
通过编写代码，使用优化算法来最大化总利润。
结果发现，在满足约束条件的情况下，总利润最大为350元。
然后，我们使用了遗传算法来求解。
遗传算法是一种模仿生物进化过程的算法，通过选择、交叉和变异等操作来优化解。
在实验中，我们设置了一组初始解作为遗传算法的种群，并通过不断迭代优化解。
结果发现，在相同的迭代次数下，遗传算法得到的结果比优化算法更优，总利润最大为400元。
通过对比两种算法的结果，我们发现遗传算法相对于优化算法在该问题上具有更好的性能。
遗传算法通过不断迭代寻找更好的解，能够更好地避免陷入局部最优。
五、实验结论：本实验通过使用最优化方法来解决一个实际问题，对比了优化算法和遗传算法的效果。
最优化理论与算法
最优化理论与算法
最优化理论与算法是一门使用数学和统计分析工具来解决问题的学科。
它用于寻求系统最佳运行状态，并帮助系统达到最优性能。
它研究的
主要问题包括目标函数最大化或最小化，最优化问题的非线性性质，
以及对某些未知变量的极大或极小。
最优化理论和算法的种类繁多。
其中包括最小化法，最大化法，拉格
朗日乘数法，拟牛顿法，模拟退火法，遗传算法，蚁群算法，鲁棒优
化等等。
它们在很多领域中都有应用，如机器学习，金融保险，供应
链管理，交通路线规划，排队分析，测量定位等等。
例如，在机器学
习领域，拉格朗日乘数法和拟牛顿法用于求解最优超参数。
此外，在
金融保险领域，最优化理论和算法常常用于分析风险和收益、以及给
定投资者希望达到的目标所必需要承担的风险等。
最优化大在一些方法上求解适当的最佳参数，从而开发高性能算法。
它可以用来解决各种最优化问题，如局部最优化问题，全局最优化问题，非线性最优化问题，多目标最优化问题等。
最优化算法也可以用
来实施和评估各种经济模型，如产品管理、能源管理和风险管理。
总的来说，最优化理论和算法在许多重要领域都有着广泛的应用。
它
可以用来解决各种最优化问题，并为解决实际问题提供有效解决方案。
计算机网络可靠性优化设计
计算机网络可靠性优化设计全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：计算机网络可靠性优化设计随着信息技术的不断发展，计算机网络已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。
无论是企业的信息管理、政府的数据通信、还是个人的日常生活，都需要依赖计算机网络进行信息传递和数据处理。
计算机网络的可靠性一直是一个备受关注的问题。
在网络中出现故障可能会导致信息的丢失或传输延迟，对于一些重要的应用场景，这种故障可能会带来严重的后果。
优化计算机网络的可靠性成为了一项极为重要的任务。
计算机网络的可靠性可以从多个方面进行优化设计：硬件的可靠性、软件的可靠性、网络拓扑的优化等等。
在本文中，我们将重点介绍关于计算机网络可靠性优化设计的一些重要内容，希望对广大读者有所帮助。
对于计算机网络的硬件设备，可靠性的保证是至关重要的。
无论是路由器、交换机、还是网卡等设备，都需要具备足够的可靠性来保证信息的传输。
为了提高硬件设备的可靠性，可以采取如下措施：1. 选用可靠的硬件设备：在进行设备选型的时候，应该选择那些具有良好口碑和经过严格测试的硬件设备，而不是只考虑价格因素。
这可以大大减少硬件故障的概率。
2. 配备备用设备：为关键的网络设备配备备用设备，一旦主设备发生故障可以立即切换至备用设备，保证网络的连续性。
3. 定期维护：定期对硬件设备进行维护和检查，及时发现和修复潜在的故障隐患。
软件的可靠性也是影响计算机网络可靠性的重要因素。
特别是在大型的企业级网络中，各种软件系统的稳定性对于整个网络的运行至关重要。
为了提高软件系统的可靠性，可以采取以下举措：1. 严格的软件测试：在软件发布之前，进行严格的测试工作，确保软件在各种应用场景下都能够稳定运行。
2. 及时的软件更新和维护：通过及时的软件更新和维护来修复已知的软件缺陷和漏洞，确保软件系统的安全和稳定性。
3. 采用高可靠性的软件架构：在设计和选择软件系统的时候，应该优先考虑那些具有高可靠性和容错性的架构，以减少软件故障的概率。
最优化理论与优化算法的应用
最优化理论与优化算法的应用最优化理论和优化算法作为数学和计算机科学领域的重要研究内容，被广泛应用于各个领域，如工程、经济、物流和电子商务等。
本文将以实际案例为基础，探讨最优化理论和优化算法在不同领域的应用。
一、工程领域的应用工程领域常涉及复杂系统的设计和优化，最优化理论和优化算法可以提供有效的解决方案。
以工业制造为例，在制造过程中，如何合理地安排机器设备的流程和投入，以最大化产出或最小化成本，是一个典型的优化问题。
最优化算法如线性规划、整数规划和动态规划等可以帮助工程师在有限的资源条件下实现最佳组合。
二、经济领域的应用经济学领域的决策问题可以看作是最优化问题，通过最优化理论和优化算法可以得到经济系统的最优解。
例如，在资源的有限性和人力成本等因素的制约下，如何合理地分配资源和规划生产任务，使企业实现最大利润，是一个典型的经济优化问题。
最优化算法如线性规划、整数规划和动态规划等可以帮助经济学家在不同条件下进行决策，并达到最优的效果。
三、物流领域的应用物流领域是一个充满优化问题的领域，如何在有限时间和有限资源的情况下，实现物品的快速运输是一个重要问题。
最优化算法可以在多个因素制约下，通过对路线、车辆选择和装载策略等进行优化，实现物流系统的高效运作。
例如，旅行商问题是一个典型的物流优化问题，通过遗传算法和模拟退火算法等最优化算法，可以有效求解出最优的路径和最小的成本。
四、电子商务领域的应用随着电子商务的快速发展，如何提高在线交易的效率和用户体验成为了关键问题。
最优化理论和算法在电子商务领域的应用也愈发重要。
以推荐系统为例，通过分析用户行为和商品特征，最优化算法可以为用户推荐最感兴趣的商品，从而提高销售量和用户满意度。
此外，在电子商务中进行供应链优化、库存管理优化等问题中，最优化算法也发挥着重要作用。
综上所述，最优化理论和优化算法在工程、经济、物流和电子商务等领域的应用都能够提供有效的解决方案。
随着技术的不断进步和算法的优化，相信最优化理论和优化算法在未来的应用领域将会更加广泛，并为各行业的发展和创新提供强有力的支持。
移动通信信息系统的可靠度优化方法
移动通信信息系统的可靠度优化方法摘要：当前，移动通信信息系统可靠度的优化问题，成为很多相关领域的专家学者乐于研究的重点方向。
鉴于此，本文首先着重研究了无线侧通信的可靠性问题，分析了通过拆分合并编码组合信息可以影响无线侧通信的可靠性，引入HARQ技术也可以提升系统的可靠性。
随后通过理论分析证明采用合适的组合信息编码可以提高可靠性，但增加了用户功耗；使用HARQ机制可以提高无线侧通信的可靠性。
最后提出了一些影响无线侧通信可靠性的因素，并逐一分析，提出了解决方法。
关键词：5G；可靠性；HARQ；无线网络技术一、可靠性通信原理1、功率代价为了得到高可靠性，可以考虑将控制信息与数据信息混合编码，通过m n条信道传输的误码率为Q e，d，使得整个通信系统的正确接收率为1-Q e，d，（1-Q e，d）>（1-P e，h）（1-P e，d），提高了可靠性。
但是使用混合编码引发了一个问题：假如接收端为两个实体，采用控制信息与数据信息混合编码时，接收端必须将全部数据接收完毕并解码后才能区分数据是否为发送端发送到目的端，因此提高传输可靠性的代价是增加了功率消耗，这是功耗与可靠性间的一个矛盾。
2、时延代价另外一个提升可靠性的方法可以从牺牲时延为代价的均衡中找到，假设用户最大下行速率为100Mbps，考虑单一用户情况，在QoE指标较好的情况下，传输100M bit数据所用时间最大可为2s。
那么在此QoE指标下整包数据最大重传次数可以达到1次，单包数据的误码率为P e，连续两包数据出现错误的误码率为P 2 e，使得误码率指标呈指数级别递减。
但随着重传次数的增加，传输时间的增加会导致QoE指标急剧下降。
二、提升可靠性方法1、可靠服务组合一个通信系统最终的设计目的是在可靠数据传输的基础上支持某些应用或服务，如果需要建立一个简单的标准来评判这个系统是否达到设计指标，那么转换到数字层面就是在99%的传输次数中以小于L秒、延迟D秒内传输B byte数据。
电子信息工程中的信号处理算法优化方法
电子信息工程中的信号处理算法优化方法在电子信息工程领域中，信号处理算法是至关重要的一部分。
通过对信号进行处理和优化，可以提取出有用的信息，从而实现各种应用。
然而，由于信号处理算法的复杂性和计算量大，如何优化算法成为了一个重要的研究方向。
本文将介绍一些常见的信号处理算法优化方法。
一、并行计算并行计算是一种有效的信号处理算法优化方法。
通过将任务分解成多个子任务，并在多个处理单元上同时进行计算，可以大大提高算法的运行效率。
在电子信息工程中，常用的并行计算技术包括多线程、多进程和GPU加速等。
这些技术可以将算法的计算负载分配到多个处理单元上，从而加快算法的运行速度。
二、算法优化算法优化是信号处理算法中常用的一种方法。
通过对算法进行改进和优化，可以提高算法的性能和效率。
常见的算法优化技术包括数据结构优化、算法复杂度优化和算法参数优化等。
例如，通过选择合适的数据结构和算法实现，可以减少算法的计算复杂度和存储空间占用，从而提高算法的效率。
三、信号预处理信号预处理是一种常见的信号处理算法优化方法。
通过对原始信号进行预处理，可以去除噪声、增强信号特征等，从而提高后续处理算法的性能。
常用的信号预处理技术包括滤波、降噪和特征提取等。
例如，可以通过滤波算法去除信号中的高频噪声，或者通过特征提取算法提取信号中的关键特征，从而提高后续算法的准确性和鲁棒性。
四、并行优化并行优化是一种综合利用并行计算和算法优化的信号处理算法优化方法。
通过将算法的计算任务分解成多个子任务，并在多个处理单元上同时进行计算，并结合算法优化技术，可以实现更高效的信号处理。
例如，可以将一个复杂的信号处理算法分解成多个子算法，并将这些子算法分配到多个处理单元上并行执行，从而提高算法的运行效率和性能。
五、硬件优化硬件优化是一种通过改进硬件设计和实现来优化信号处理算法的方法。
通过使用更高性能的处理器、更大容量的存储器等硬件设备，可以提高算法的运行速度和计算能力。
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通信和电子系统可靠性最优化算法分析作者：陈建行侯建洲刘刚来源：《现代电子技术》2008年第15期摘要：通信和电子系统工程是一个复杂的系统工程，其中包含着大量的优化问题。
在系统不超过给定值的前提下，合理分配各个部件的可靠度，可以获得尽可能高的系统可靠性。
通过对可变容差法、SUMT法及乘子法等优化算法进行比较，并进一步采用乘子法对某通信系统进行优化设计，取得了满意的结果，其基本思路与方法也适用于其他许多应用场合。
关键词：系统工程；可靠性优化；成本；电路统计设计中图分类号：TN915 文献标识码：A 文章编号：1004373X(2008)1501103Reliability Optimized Arithmetic Analysis Communication and Electronic SystemsCHEN Jianxing，HOU Jianzhou，LIU Gang(Unit 63898 of PLA,Jiyuan,454650,China)Abstract：The communication and electronic systems engineerings are complex system engineering,including great quantities optimization problems.Obtaining the high system credibility possibly with the premise not exceed fixed valueand the credibility of allotment each parts rationally.By comparing optimization arithmetic of alterable tolerances method,SUMT method and multiplier method,this paper presents an optimization design of some communication systems with multiplier method further,and obtains the satisfied result.Keywords：systems engineering；reliability optimization；cost;circuit stabistical design1 引言通信和电子系统工程是一个复杂的系统工程，其中包含着大量的优化问题。
系统规划方法是一项广泛应用于生产技术准备、科学研究、设备大修、大型工程研制、安装和调度、人力、物力、财力等资源的安排等项工作的科学管理方法。
实际设计不但要考虑技术指标，更重要的要考虑其可靠性，即在系统总价格不超过给定值的前提下，合理分配各个部件的可靠度，使其获得尽可能高的系统可靠性。
另外还要考虑经济指标，即系统的成本和效益。
一个好的设计应该是在满足技术指标的前提下，使待设计部件或系统的成本越低越好。
对于某些要求特殊的复杂系统，采用传统的设计方法难以奏效，有的甚至做不到，这时就要求助于最优化方法设计。
最优化问题对于通信工程来说，是指最优工程设计问题，即在给定设计指标和元件、参数的允许取值范围条件下，确定一组独立的设计参数，使系统达到最佳技术经济性能。
2 通信和电子系统可靠性最优分配通信和电子系统是复杂、精密而又十分重要的系统，其可靠性已成为系统设计的关键指标之一。
通信系统是否可靠是关系到通信质量的重要问题。
系统可靠性指的是系统正常工作的概率，它取决于构成该系统部件的可靠性以及系统本身的结构方式。
主备用结构是提高系统可靠性的一种常用方法。
图1就是一个有备用部件的复杂通信系统的系统模型。
其中每个方框表示由许多个元器件组成的子系统，N个子系统串联组成一个可独立工作的系统。
图1中用虚线方框表示的一个串联系统为主用系统，其余M-1个串联系统则为备用系统。
显然，只要这M个系统不同时发生故障，该通信系统就能正常工作。
系统模型系统性能的优劣通常用一个关于设计参数的函数来描述，该函数即称为“目标函数”，待定的设计参数称为“优化变量”，而参数范围和未包含在目标函数中的一些设计指标即构成优化变量的“约束条件”。
寻求系统的最佳性能，通常就是最小化或最大化目标函数［1］。
通信电路或电信网络的技术指标是指在给定的激励下，电网络的响应(包括幅值、相位、频率特性等)应满足的要求。
若电路响应满足技术指标要求，则称为合格产品，否则即为不合格产品。
尽管初始设计保证当所有元件均取为标称值时，电路满足各项指标要求，但是由于制造公差、外界温度与湿度等影响，实际产品的元件值并不是一个固定不变的常量，而是在一定容差范围内按一定概率密度函数(pdf)分布的随机变量。
由于元件容差的存在，可能使产品批量生产的合格率小于100%。
如何根据所给定的技术指标要求，确定合理的电路元件标称值及其容差，使得产品合格率最大或使生产成本最小，这就是电路元件中心值及容差的最优设计问题(Design Centerine and Tolerance Assignment)。
它是最优化技术和概率统计理论的结合，一般称为电路的统计设计。
3 系统可靠性计算公式及设计数学模型生产一个高可靠性的系统基本上有二条途径：一是采用冗余技术，二是选用高可靠性的元器件。
由于系统日益复杂，经济竞争日益激烈，为了保证可靠性，不能象以往那样完全依赖于大冗余量设计，因此在各种资源、成本和其他约束条件下的系统可靠性优化方法已成为当前十分有效的设计手段，它的主要任务是确定子系统或元器件的最优可靠性分配方案。
常用的系统冗余结构有并-串、串-并结构。
对于这些典型结构，许多已采用解析方法给出可靠性计算和分配公式，但是对于一些特殊的非串并系统，则必须根据具体结构导出可靠度公式，并采用有效的非线性规划求解方法，确定各个元器件的可靠度。
图2为一个复杂系统的冗余结构。
系统有两条完全相同的并行路径，每条路径均由部件2与并联结1-4串联而成，其中部件4是部件1的备份。
只要其中一条路径完好，系统就能正常工作。
由于部件2的可靠度不够高，系统还配备了部件3。
图2 某复杂系统的冗余结构因此整个系统有三种可能的工作方式：2-l，2-4，3-l，3-4，每种工作方式有两条可供选择的路径，宇宙飞船双人船舱中的通讯系统就是具有上述结构的一个实际例子，其中部件2表示二个宇航员的耳机话筒，部件3为二个宇航员公用的手持话筒，部件1和4为二个不同类型的放大器。
下面针对图2的结构，给出其可靠性优化设计方法。
令为系统失效概率，为部件k完好概率。
为部件k损坏概率，则根据贝叶斯全概率公式部件k完好部件k损坏系统的可靠性则为:－今选择部件3为关键部件，即令k=3，则有：部件3完好部件3损坏只有当部件3完好时，部件1和部件4都损坏时，系统才会失效，因此：部件3完好)=［(1－－］同时：部件3损坏)={1－［1－(1－－］又有：－经整理后得系统的不可靠性为：则系统的可靠性为：－－对于某通信系统采取以下两种价格模型：价格模型1：价格模型2：上面两式表示，当系统的可靠度增大时，其价格也将上升，显然这是符合实际情况的。
设系统的总价格为各个部件价格之和，则：于是我们可得下面二种优化模型。
问题1:最大可靠性问题。
即在系统总价格不超过给定值的前提下，合理分配各个部件的可靠度，使获得尽可能高的系统可靠性。
［2］问题2:最小成本问题。
即在系统可靠性不低于给定指标要求的前提下，合理分配各个部件的可靠性，使获得尽可能低的成本。
［2］系统可靠性优化算法和计算结果在对某通信系统进行优化算法的实践中发现，可变容差法在接近可行域时收敛速度明显下降，大量时间花在可行性修正上，目标函数的下降甚微，只有通过降低收敛精度(二位有效数字)，才能使算法收敛。
既使这样，最后结果还可能出现某部件的可靠性大于1(非常接近1)的不合理情况。
SUMT法和乘子法均能得到满意的结果，但为了保证算法的稳定性,前者的惩罚因子递增率不能太大，因此相对来说迭代次数较多，所以采用乘子法进行优化设计，即先沿搜索方向外推求得极小点所在区间，然后再在该区间进行二次插值，求得最优步长［3］。
由于某通信系统价格模型1包含正切函数，当接近1时，其函数值和导数值将急剧增加，特别是导数值的计算可能发生溢出，为此采取了以下几点措施：(1) 采用随机格点法，搜索目标函数值较小的可行域内点，作为乘子法的改善初始点。
随机搜索时对部件可靠性的上界作适当限制，取为＜＜。
(2) 采用二点差分近似计算价格函数的导数，以防止溢出的产生。
根据目标函数的梯度及函数值自动调整差分步长，使得导数估值的截断误差与舍入误差近似相等。
下面运用上述算法求解某通信系统两种价格模型的最大可靠性问题和最小成本问题。
参数取值为：价格模型1：，k=1，2，3，4价格模型2：，k=1，2，3，将上述数值代入系统可靠性公式，得到某通信系统的优化结果如表1和表2所示。
由表中数据可以看出，算法对于不同初始点有良好的一致性。
5 结语通信和电子系统是个复杂的特殊系统，其中包含着大量的优化问题,它们都体现着最优化方法的思想，即在一定客观条件制约下，选取最优路线(策略、方式、安排)，以取得最好效益或实现既定目标。
最优化问题即为兼顾系统可靠性和系统成本的最优设计问题。
对于复杂的设计问题，初始点的选择往往十分重要，它不但影响优化速度和全局最优点的获得，有时甚至会影响到算法的收敛性。
首先，必须根据设计经验选择尽可能合理的初始点。
其次可采用二阶段算法，即在第一阶段用一个简单的算法在较大的空间搜寻，求得一个改进的初始点，第二阶段再用比较高效的算法，从这个改进后的初始点出发，搜索求得问题的最优解。
另外，选择算法时也应注意采用对初始点不很敏感的算法［4］。
表1 最大可靠性问题初始点价格模型1价格模型～～～0.520.520.800144.954607.9170.860 27 0.930 170.861 850.860 270.998 6178.1270.763 67 0.939 450.807 620.763 670.995 0793.8980.70.70.70.70.866151.238726.6100.860 32 0.930 240.861 920.860 32178.1540.783 540.898 200.823 670.783 540.994 5797.470表2 最小成本问题初始点价格模型1价格模型～～～0.520.520.520.800144.954607.9170.758 570.821 080.852 710.773 000.990 1159.0600.803 910.996 870.500 160.500 21750.0200.70.70.70.70.955151.238726.6100.762 110.822 390.855 720.767 980.990 1159.0600.823 610.976 470.500 300.500 280.990 1705.172本文主要针对某通信系统优化算法进行分析,通过绘制系统工程图，计算时间参数和确定关键路线，从而得到一个初始的计划方案。