計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化方法研究探討

鄭勛　黃譽儼　王琪

摘 要：隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機信息技術(shù)已經(jīng)成為了我們生活中重要組成部分，可以說計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的質(zhì)量在一定程度上決定著我們經(jīng)濟發(fā)展的速度還有生活水平質(zhì)量，如何使得計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量得到進一步優(yōu)化，更好的符合生活以及發(fā)展需求，是相關(guān)工作人員一直探索的重要問題。本文對此進行簡單的敘述。

關(guān)鍵詞：計算機網(wǎng)絡(luò)；服務(wù)質(zhì)量優(yōu)化；研究

為了讓計算機網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量進一步優(yōu)化，需要不斷研究更好的優(yōu)化方法，相對于以往常規(guī)的啟發(fā)式網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法，當(dāng)前的優(yōu)化方法能夠從理論方面得出問題且找到最好的解決方式，在根本上克服以往啟發(fā)式設(shè)計方法中一直存在的難以對方案優(yōu)劣程度進行判斷的缺陷。所以在優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上對網(wǎng)絡(luò)服務(wù)進行機制設(shè)計還有性能方面的評價，是當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量領(lǐng)域當(dāng)中一個重要的領(lǐng)域。計算機網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)隨著科學(xué)技術(shù)呈現(xiàn)出不斷發(fā)展的趨勢，另一方面各種業(yè)務(wù)對于網(wǎng)絡(luò)的需求也在上升中，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的部署是否正常有效已經(jīng)關(guān)系到很多方面的問題，為了保障或者是提高特定業(yè)務(wù)當(dāng)中關(guān)鍵服務(wù)質(zhì)量（QoS），需要對其設(shè)計方案不斷優(yōu)化。為了能夠更好的提高QoS性能，不但需要對現(xiàn)在存在的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議進行評價，還要對網(wǎng)絡(luò)進行再造工程，通過優(yōu)化理論對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)做更進一步的分析，讓網(wǎng)絡(luò)的性能可以滿足當(dāng)前機制。

1 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的求解方法

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點在資源處理方面存在明顯局限性，很多網(wǎng)絡(luò)在部署的時候并不存在一個專門負責(zé)控制的集中節(jié)點，所以在通常情況之下網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點不但要承擔(dān)控制層面，還需要對數(shù)據(jù)層面進行控制，負擔(dān)相對較大。為了讓控制能夠更加全面有效，進一步優(yōu)化性能，在設(shè)計的時候需要選擇對資源占用不大且比較簡單的計算方法。

1.1 凸優(yōu)化方法

在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中凸優(yōu)化問題包含有很多種不同的優(yōu)化模型，其中較為典型的有線性規(guī)劃或者是二次規(guī)劃等模型?？萍及l(fā)展還有研究不斷深入，人們對于問題本身是有存在凸性質(zhì)的判斷有了深入的見解，凸性質(zhì)對于最優(yōu)方案本身是否易解起著決定性作用，會出現(xiàn)這種狀況的主要原因是凸優(yōu)化問題當(dāng)中，存在局部最優(yōu)解那么就等于存在全局最優(yōu)解。很多網(wǎng)絡(luò)效用最大化的研究，都是在對凸優(yōu)化問題求解基礎(chǔ)上運行的。凸優(yōu)化模型的目標函數(shù)是凸函數(shù)，其約束集本身也表現(xiàn)為凸集，其等式約束函數(shù)屬于仿射函數(shù)的一種，而對于網(wǎng)絡(luò)效用最大化的模型而言，其目標函數(shù)則是凹函數(shù)。

相對于沒有約束的凸目標函數(shù)優(yōu)化過程而言，需要利用的是一階條件，找到一階函數(shù)為0的時候相對應(yīng)的變量值，這種也就是最優(yōu)方案，如果利用數(shù)值的方法就可以通過梯度法或者是牛頓法最大程度接近最優(yōu)解。在關(guān)于調(diào)度還有分配資源的問題當(dāng)中，因為資源本身存在限制或者是技術(shù)達不到相關(guān)的要求，這個時候需要一個限制集。如果說每個節(jié)點本身的效用函數(shù)都表現(xiàn)為凸函數(shù)，且線性約束所形成的可行解結(jié)合本身是一個多面體，所以該模型是一個典型的凸優(yōu)化模型，只需要做到局部最優(yōu)解也就能達到全局最優(yōu)解的效果。在求解的同時還需要將其分解成為無約束優(yōu)化問題，只有通過這個步驟之后才能通過梯度法或者牛頓法對其進行迭代計算。

障礙法為每一個不等式約束進行障礙函數(shù)的設(shè)計，只有滿足了約束不等式的時候函數(shù)才會趨向于0，如果約束使得等號成立的時候則函數(shù)趨向于無窮，把障礙函數(shù)運用到原目標的函數(shù)當(dāng)中，這是為了牛頓法的應(yīng)用能夠更加方便。

1.2 整數(shù)規(guī)劃多項式算法

網(wǎng)絡(luò)資源的安置還有選擇方面都存在有離散決策變量的問題，因為這些而使得可行域本身凸性受到破壞。在一般意義上，多項式時間里面想要找到全局最優(yōu)解存在有很大的困難。在通信網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中因為資源配置表現(xiàn)出離散化，所以很多離散優(yōu)化問題也派生出來。在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中最為常見的優(yōu)化問題就是路由的選擇問題。如果是單純考慮到時延的問題則路由選擇能夠通過模型化方式變成一個最短的路徑問題。

在一般情況下整數(shù)規(guī)劃還有混合整數(shù)規(guī)劃大多是因為NP-難的問題所引申出來的，這和模型本身的結(jié)構(gòu)有一定關(guān)系。比較典型的問題就是通過圖論技術(shù)在多項式時間里面得到最優(yōu)解方案，諸如網(wǎng)絡(luò)流的問題，最大流能夠用在對有向傳輸網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，在鏈路容量被限制以及節(jié)點流需要遵守守恒原則之下對流量需求進行調(diào)度，盡全力讓傳輸?shù)牧髁靠偤瓦_到最高需求。

2 優(yōu)化實施方案

根據(jù)優(yōu)化算法的實施方案以空間以及時間為依據(jù)進行分類。以優(yōu)化計算方法實施的部位不一樣還可以再進一步進行劃分，為集中式優(yōu)化實施方案以及分布式優(yōu)化實施方案。

集中式優(yōu)化的方案在實施過程中需要的是一個集中控制器，在這個方案中能夠以計算出來的優(yōu)化結(jié)果作為依據(jù)，對任務(wù)進行分配以及對資源調(diào)度。分布式算法優(yōu)化方案，在對問題進行求解的過程中是通過分布式的方案進行并完成的，在網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中所有相關(guān)的節(jié)點都參與了優(yōu)化，根據(jù)節(jié)點本身位置以及作用等決定優(yōu)化過程的大小，通過節(jié)點進行必要信息傳遞工作，最后每一個節(jié)點都能夠通過信息進行相關(guān)的調(diào)度與控制。

以優(yōu)化算法實施的時間為依據(jù)，優(yōu)化方案能夠分為靜態(tài)優(yōu)化以及動態(tài)優(yōu)化。靜態(tài)優(yōu)化在分析計算的過程中，所有參數(shù)都是鎖定，不變的；動態(tài)優(yōu)化在分析計算過程中是以網(wǎng)絡(luò)運行狀態(tài)為依據(jù)，對決策進行調(diào)整，因此在不同時間點都可能會有不同的決策。網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化理論雖然有著快捷方便的優(yōu)點，但是本身還存在有不少的難點，需要在實踐探索當(dāng)中不斷完善。

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