計算機系統(tǒng)與計算機網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)優(yōu)化:模型、求解與應(yīng)用

陳遠聰

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)珠江學(xué)院，廣東 廣州 510900）

計算機系統(tǒng)與計算機網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)優(yōu)化:模型、求解與應(yīng)用

陳遠聰

（華南農(nóng)業(yè)大學(xué)珠江學(xué)院，廣東 廣州 510900）

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，計算機網(wǎng)絡(luò)資源已經(jīng)形成了動態(tài)化的分布和利用，并在社會的各個行業(yè)內(nèi)都有廣泛的應(yīng)用，隨著計算機網(wǎng)絡(luò)使用范圍的擴展，計算機網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)種類以及業(yè)務(wù)數(shù)量不斷增加，尤其是計算機網(wǎng)絡(luò)的運行成本以及相應(yīng)的使用模型需要不斷的優(yōu)化，應(yīng)當基于實際運用中計算機網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用理論進行網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)優(yōu)化以及模型改良，本文針對動態(tài)優(yōu)化的模型及其求解和未來應(yīng)用進行分析討論，提出了一些計算機網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化建議.

計算機系統(tǒng)；計算機網(wǎng)絡(luò)；動態(tài)模型；優(yōu)化

隨著網(wǎng)絡(luò)時代的到來，計算機網(wǎng)絡(luò)以及計算機系統(tǒng)已經(jīng)成為了社會大眾日常生活中不可缺少的部分，并且計算機網(wǎng)路以及計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)也深入到了各個行業(yè)之中，為了更高效率的應(yīng)用計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進行合理的網(wǎng)絡(luò)資源分配利用以及高效率的應(yīng)用是十分必要的事情，在這一過程中，如何提高計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及模型利用的效率和理論是一個重要問題.

在優(yōu)化計算機網(wǎng)絡(luò)模型的時候，優(yōu)化理論的出現(xiàn)以及應(yīng)用成為了解決問題的關(guān)鍵以及分析問題的必要方法，在使用優(yōu)化理論的時候，應(yīng)當從時間角度以及靜態(tài)優(yōu)化的角度進行分析，在兩者互相結(jié)合的基礎(chǔ)上應(yīng)運而生出了動態(tài)優(yōu)化以及分析的理論，在靜態(tài)的優(yōu)化理論的分析指導(dǎo)下，整個計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一個靜態(tài)不便的系統(tǒng)，在進行資源需求分析以及資源分配的時候，所有的優(yōu)化措施都是一成不變的，也是一個與時間概念沒有直接關(guān)系的分析，這一理論的單獨應(yīng)用無法實現(xiàn)真正的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)優(yōu)化，在此基礎(chǔ)上要結(jié)合其他客觀因素的分析，從靜態(tài)分析的角度結(jié)合動態(tài)分析的理論進行函數(shù)模型概念，在動態(tài)優(yōu)化理論的指導(dǎo)下，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)化是收益與時間的共同累積量，與靜態(tài)理論有明顯差別的是，動態(tài)理論在分析計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的時候?qū)ο到y(tǒng)的變化進行了明確的描述，構(gòu)建一個動態(tài)的模型進行分析，在此基礎(chǔ)上提出具有針對性的優(yōu)化措施.本文進行的動態(tài)分析是基于馬科夫決策理論進行的動態(tài)分析過程，建立了一個基本的動態(tài)分析模型，為計算機系統(tǒng)的優(yōu)化以及計算機網(wǎng)絡(luò)的推廣作出貢獻和措施優(yōu)化.

1 計算機系統(tǒng)以及計算機網(wǎng)絡(luò)中動態(tài)優(yōu)化模型的建立

1.1 馬科夫動態(tài)分析模型的建模理論分析

在使用馬科夫動態(tài)建模理論進行計算機網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的時候，常用的分析內(nèi)容應(yīng)當從以下幾個角度出發(fā):首先，在使用馬科夫動態(tài)建模理論的時候，就應(yīng)當從計算機網(wǎng)絡(luò)以及計算機系統(tǒng)的特征出發(fā)，結(jié)合計算機的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性狀進行描述，對計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)的特征進行特征描述，將所有的相似特征放在一個相同的集合之中，對相似的網(wǎng)絡(luò)特征性狀進行相關(guān)行為分析，在分析的基礎(chǔ)上，決策者可以對相同行為集合內(nèi)的收益性組建收益模型，例如：相似特征的網(wǎng)絡(luò)性狀放入到集合A中，將所有具有相同的決策行為形成的收益規(guī)律總結(jié)成收益函數(shù)R，這樣，在整個動態(tài)模型的動態(tài)分析的過程中，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可以用不同的計算關(guān)系總結(jié)歸納出相同的轉(zhuǎn)移記錄以及轉(zhuǎn)移過程，這樣能夠在轉(zhuǎn)移記錄以及轉(zhuǎn)移過程的分析過程中形成轉(zhuǎn)移關(guān)系.

在使用馬科夫決策理論進行分析的時候，所經(jīng)歷的決策過程通常是為近期的、即將發(fā)生的行為做出決策支持，這個時候的決策狀態(tài)是服務(wù)于下一時間段的決策行為的，并且所做出的決策在整個計算機系統(tǒng)的運行之中是沒有很強的歷史性關(guān)聯(lián)的，因此，在馬科夫決策過程中，轉(zhuǎn)移關(guān)系的行為以及轉(zhuǎn)移關(guān)系的性質(zhì)都是具有不同的參考意義的，這樣在使用馬科夫決策理論的時候及可以將所有的數(shù)據(jù)分成隨機狀態(tài)與隨機狀態(tài)兩種，這樣的狀態(tài)在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運行的時候形成就了可確定性強的運行結(jié)果，并且受到可變因素的影響較小.

1.2 基于馬科夫決策理論動態(tài)建模的過程

在使用馬科夫決策理論進行動態(tài)優(yōu)化模型建立的時候要將所有的決策理論放入到計算機網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的建設(shè)之中，建立動態(tài)優(yōu)化模型的方法如下所示:

首先，在進行計算機網(wǎng)絡(luò)模型以及計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)動態(tài)優(yōu)化模型建立的時候，要為所有的操作工作設(shè)置一個綜合的目標，在這一個整體的目標的指導(dǎo)下使得所有的模型建立操作都具有高效率的決策機制支持，并且，在綜合的指導(dǎo)目標之下，動態(tài)優(yōu)化模型的建立的不同階段的操作也有了不同的建設(shè)目標，例如:在進行計算機網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型建立的時候，通常要在設(shè)置函數(shù)的時候?qū)⒉煌暮瘮?shù)消耗的能量計入到函數(shù)之內(nèi)，并對函數(shù)的延遲性設(shè)置成計算的目標，在馬科夫決策動態(tài)模型之中設(shè)置具有不同期望值的目標函數(shù)，使得計算機系統(tǒng)以及計算機網(wǎng)絡(luò)能夠在運行的時候合理的協(xié)作不同的目標好書以及各級不同的計算函數(shù)，使得系統(tǒng)運行的時候計算效率大大提高，并且使得系統(tǒng)運行的計算結(jié)果在最大化與最小化之間進行轉(zhuǎn)化，在這樣的過程中，使用動態(tài)優(yōu)化模型的決策者能在不同的操作對策之下對計算的結(jié)果及進行合理適當?shù)恼{(diào)整，其次，在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以運行的時候，所需要的運行空間也要在動態(tài)優(yōu)化模型中得到考量，使得運算所使用的空間能夠科學(xué)的計量和應(yīng)用，動態(tài)優(yōu)化模型能夠計算出空間的利用情況，進而在空間利用率的基礎(chǔ)上做出后續(xù)的空間使用決策，尤其是在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的游離空間內(nèi)，無線電系統(tǒng)占據(jù)著相當大的空間，為了使得計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適應(yīng)不同用戶的需求，動態(tài)優(yōu)化模型要將所有的數(shù)值確定在一個合理的、能夠被用戶接受的范圍內(nèi).

1.3 馬科夫動態(tài)優(yōu)化模型的計算過程分析

在實際使用的過程中，馬科夫動態(tài)計算機網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型的應(yīng)用可以分為兩類，實際運行結(jié)果的計算也是從這兩個角度出發(fā)的，也就是計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的精確求解過程以及近似求解的過程，在馬科夫的動態(tài)優(yōu)化模型中，精確求解的計算方式是為計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供最優(yōu)的計算結(jié)果，結(jié)果在實際的計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)運行中也是具有應(yīng)用價值的，而近似的求解過程是在既定的計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)做出的計算結(jié)果，在實際的應(yīng)用過程中，不同的計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在運行的時候要根據(jù)實際的運行數(shù)據(jù)表現(xiàn)進行數(shù)據(jù)調(diào)整，為了計算結(jié)果的調(diào)整方便，計算過程僅僅進行簡單、近似的計算即可，求得的相似解的過程能夠優(yōu)化動態(tài)模型的計算效率，降低模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)的損耗.

在不同的動態(tài)優(yōu)化模型計算過程中，需要根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)模型的運行需求進行不同精度的計算，并對兩者的計算結(jié)果進行區(qū)分和優(yōu)化，在最佳的動態(tài)優(yōu)化模型的支持下，不同的計算機網(wǎng)絡(luò)用戶的需求也能夠在不同程度得到滿足，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇不同的優(yōu)化模型，也可以對不同的分類計算結(jié)果進行利用.

1.4 馬科夫動態(tài)優(yōu)化模型在計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)的應(yīng)用

在分析和利用馬科夫動態(tài)優(yōu)化模型的時候，應(yīng)當使得動態(tài)優(yōu)化模型具有系統(tǒng)維護的針對性以及計算機網(wǎng)絡(luò)的修復(fù)功能，為此，在進行馬科夫模型建造和應(yīng)用的時候要將這些因素當作應(yīng)用對象.

在進行計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)以及計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)優(yōu)化的時候，馬科夫的優(yōu)化模型能夠促進計算機網(wǎng)絡(luò)正常工作，將整個網(wǎng)絡(luò)分為兩個部分，一半是能夠正常工作的，一半是隨機的計算機網(wǎng)絡(luò)子網(wǎng)，為網(wǎng)絡(luò)的決策者流出了很大思考空間，在馬科夫優(yōu)化決策模型之中，做好了相關(guān)的改良之后，可以對標記的部分進行問題改善，對其中存在的對稱性問題進行高效率的處理和解決，縮小計算機網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)的空間問題，在此基礎(chǔ)上，計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠在相關(guān)理論的指導(dǎo)下進行進一步的優(yōu)化以及解決，有利于計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的功能更新以及進一步的優(yōu)化，并結(jié)合全新的理論做出更多的操作貢獻，有效的解決計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)運行中存在的資源分配問題，有效的提高網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用效率以及豐富計算機網(wǎng)絡(luò)的功能.

2 基于實際案例的馬科夫動態(tài)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的措施分析

2.1 馬科夫動態(tài)優(yōu)化模型的決策案例分析

在決策的過程中，馬科夫的決策過程包含了以下幾個因素:

首先，將馬科夫動態(tài)優(yōu)化模型的所有涉及到的相似的運行狀態(tài)放在一個相同的集合S之中，用來描述計算機系統(tǒng)的運行狀態(tài)，并將所有的計算機網(wǎng)絡(luò)操作行為放入到集合A中，行為集合可以描述決策者在相似的狀態(tài)空間內(nèi)的運行行為，這些行為能夠適當?shù)倪x擇相似的行為，形成可依賴的狀態(tài)，記為集合A（s）.

對動態(tài)優(yōu)化模型中設(shè)置的收益函數(shù)為R（s，s’，a），其中s和s’的變量取自集合S，變量a取自A，收益函數(shù)用來描述計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)內(nèi)決策函數(shù)的行為以及為之后的行為分析奠定良好的收益基礎(chǔ).

采用的狀態(tài)轉(zhuǎn)移關(guān)系是SM，轉(zhuǎn)移關(guān)系用來描述計算機系統(tǒng)在決策行為之下的影響和轉(zhuǎn)移過程.進行計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)化策略簡稱Π，作出的決策流程如下所示:

首先，模型的決策者要觀察當前所處的運行狀態(tài)s，其次，對計算機網(wǎng)絡(luò)當前的狀態(tài)進行分析，確定后續(xù)的優(yōu)化策略采用Π（s），之后進行優(yōu)化行為采用Π（s）進行操作，觀察計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的優(yōu)化結(jié)果，看運行狀態(tài)是否發(fā)生改變.最后的操作按照實際的計算機網(wǎng)絡(luò)協(xié)運行結(jié)果重復(fù)上述的流程操作，不斷的進行計算機網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，這樣系統(tǒng)運行的過程中就會產(chǎn)生收益序列，反應(yīng)計算機網(wǎng)絡(luò)以及系統(tǒng)的運行優(yōu)劣程度，這個時候使用目標函數(shù)J對收益序列的數(shù)值進行計算進而得出就一個單一的反應(yīng)系統(tǒng)運行的數(shù)字.

2.2 馬科夫決策過程的建模分析與決策

首先，明確動態(tài)優(yōu)化模型的系統(tǒng)運行目標，根據(jù)收益函數(shù)R和目標函數(shù)J來設(shè)置不同的系統(tǒng)的運行目標，從不同的研究角度確定收益函數(shù)與目標函數(shù)的計算過程，在設(shè)置目標函數(shù)的時候常常考慮的目標有以下幾個:節(jié)點吞吐量因素、能量消耗因素、信道利用率因素、時間延遲因素以及分組丟失的效率等等，形成較高的目標函數(shù)，計算出無限計算過程以及有限計算過程，得出相應(yīng)的行為決策.

其次，找出計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的運行空間與決策者決策行為的空間之間的關(guān)聯(lián)性，二者的關(guān)系可能是離散可列的，例如:信道是由兩個離散的狀態(tài)刻畫的，用戶的行為也可能是離散的，也就是發(fā)送數(shù)據(jù)與監(jiān)聽信道之間的關(guān)系，狀態(tài)空間與行為空間的關(guān)系可能也是連續(xù)的，得出相應(yīng)的用戶行為以及連續(xù)的用戶空間，相應(yīng)的數(shù)值的取值范圍在0與1之間.

2.3 馬科夫決策過程中系統(tǒng)行為類別分析

在計算機系統(tǒng)運行的過程中，馬科夫決策過程是對用戶的行為進行明確的分類的，對于用戶的行為分類依據(jù)如下:根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的執(zhí)行任務(wù)的時間的長短，劃分出用戶的行為有有限時間的動態(tài)優(yōu)化模型以及無限時間動態(tài)優(yōu)化模型；根據(jù)用戶決策者的觀測能力，將動態(tài)優(yōu)化模型分為完全可觀測動態(tài)優(yōu)化模型以及部分可觀測的優(yōu)化模型；根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)移關(guān)系的確定性將動態(tài)優(yōu)化模型劃分為確定的優(yōu)化模型以及隨機的優(yōu)化模型；根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)的時間是否連續(xù)將動態(tài)優(yōu)化模型劃分為連續(xù)時間的優(yōu)化模型以及離散時間的優(yōu)化模型；而根據(jù)計算機網(wǎng)絡(luò)內(nèi)轉(zhuǎn)移概率或者是模型內(nèi)收益是否確定將動態(tài)優(yōu)化模型劃分為普通的優(yōu)化模型以及帶有強化學(xué)習(xí)觀念的優(yōu)化模型，在不同的劃分過程中，使得計算機網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化模型更加的就具有針對性，優(yōu)化的措施運行的效率也就大大增強.

3 總結(jié)

隨著計算機網(wǎng)絡(luò)時代的到來，計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)進入到了社會大眾的日常生活以及工作之中，為了使得計算機網(wǎng)絡(luò)的運行效率大大提高，給人們帶來更多的便利，對計算機網(wǎng)絡(luò)以及計算機系統(tǒng)的優(yōu)化以及改進是十分必要的，本文從動態(tài)與靜態(tài)的理論角度出發(fā)，采用馬科夫的決策分析方法建立動態(tài)的分析與決策模型，取得基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析以此提出動態(tài)優(yōu)化的解決方案，為計算機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究指出明確的方式，促進計算機網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用更加的深入到社會大眾的日常生活之中，為計算機行業(yè)的長遠發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ).

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TP393

A

1673-260X（2017）02-0009-03

2016-10-21